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基于全局卷积神经网络的图像语义分割

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基于全局卷积神经网络的图像语义分割
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-17页
    1.1 论文研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
    1.3 主要研究内容第15-16页
    1.4 文章结构组织安排第16-17页
2 图像语义分割相关技术第17-25页
    2.1 卷积神经网络概述第17-20页
        2.1.1 卷积层介绍第17-18页
        2.1.2 激活层介绍第18-19页
        2.1.3 池化层介绍第19页
        2.1.4 全连接层介绍第19-20页
    2.2 基于深度学习的图像语义分割第20-23页
        2.2.1 FCN网络介绍第20-21页
        2.2.2 SegNet网络介绍第21-22页
        2.2.3 Deeplabv3-plus网络介绍第22-23页
        2.2.4 DANet网络介绍第23页
    2.3 本章小结第23-25页
3 基于多尺度卷积神经网络的图像语义分割模型研究第25-38页
    3.1 引言第25-26页
    3.2 网络模型介绍第26-32页
        3.2.1 网络概述第26-28页
        3.2.2 深度卷积神经网络模块分析第28-29页
        3.2.3 基于多尺度上下文信息的金字塔池化模块介绍第29-32页
        3.2.4 解码器介绍第32页
    3.3 实验结果分析第32-37页
        3.3.1 实验数据集介绍第32页
        3.3.2 评价指标第32-33页
        3.3.3 实验环境及参数设置第33页
        3.3.4 实验结果对比分析第33-37页
    3.4 本章小结第37-38页
4 基于多尺度残差金字塔池化和全局注意力机制的图像语义分割模型研究第38-53页
    4.1 引言第38-39页
    4.2 网络模型介绍第39-47页
        4.2.1 网络整体概述第39-40页
        4.2.2 深度卷积神经网络模块介绍第40-42页
        4.2.3 多尺度残差空间金字塔池化模块介绍第42-44页
        4.2.4 基于注意力机制的解码器模块介绍第44-47页
    4.3 实验结果分析第47-51页
        4.3.1 数据集介绍第47-48页
        4.3.2 实验环境及参数设置第48页
        4.3.3 实验结果对比分析第48-51页
    4.4 本章小结第51-53页
5 总结与展望第53-55页
    5.1 本文总结第53页
    5.2 展望第53-55页
参考文献第55-60页
致谢第60-61页
攻读学位期间所获得的研究成果第61页

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