| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 相关技术概述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 物体检测 | 第11-13页 |
| 1.2.2 图像分类 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作及结构安排 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 总体方案概述 | 第16-22页 |
| 2.1 需求分析 | 第16-17页 |
| 2.2 问题描述 | 第17-19页 |
| 2.3 总体方案 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 基于模板特征点匹配的商品定位 | 第22-44页 |
| 3.1 相关特征介绍 | 第22-30页 |
| 3.1.1 SIFT特征 | 第22-28页 |
| 3.1.2 SIFT颜色描述子 | 第28-30页 |
| 3.2 单张图像重复模式提取方法 | 第30-33页 |
| 3.3 基于重复模式的模板匹配方法 | 第33-38页 |
| 3.4 候选商品区域生成 | 第38-40页 |
| 3.5 效果验证 | 第40-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 结合attention map的单样本深度学习图像分类网络 | 第44-56页 |
| 4.1 分类网络 | 第44-48页 |
| 4.1.1 VGGNet | 第44-47页 |
| 4.1.2 ResNet | 第47-48页 |
| 4.2 Attention map | 第48-52页 |
| 4.2.1 Attention map生成方法 | 第48-51页 |
| 4.2.2 结合Attention map的分类网络结构 | 第51-52页 |
| 4.3 单样本训练数据扩充 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 原型系统实现与评估 | 第56-70页 |
| 5.1 系统概述 | 第56页 |
| 5.2 系统模块 | 第56-58页 |
| 5.3 测试方法 | 第58-62页 |
| 5.3.1 测试数据集 | 第58-61页 |
| 5.3.2 评估标准 | 第61-62页 |
| 5.4 实验与结果分析 | 第62-69页 |
| 5.4.1 训练数据 | 第62页 |
| 5.4.2 训练过程 | 第62-63页 |
| 5.4.3 后处理 | 第63-65页 |
| 5.4.4 实验结果 | 第65-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-73页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |