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基于深度卷积神经网络的遥感图像目标检测

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基于深度卷积神经网络的遥感图像目标检测
论文目录
 
中文摘要第1-5页
英文摘要第5-9页
1 绪论第9-14页
    1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文主要研究内容及章节安排第12-14页
2 基于深度卷积神经网络的目标检测技术第14-25页
    2.1 深度学习概述第14页
    2.2 深度卷积神经网络第14-18页
    2.3 基于深度卷积神经网络的目标检测模型第18-24页
        2.3.1 基于区域建议的方法第19-22页
        2.3.2 基于回归的方法第22-24页
        2.3.3 基于关键点的目标检测方法第24页
    2.4 本章小结第24-25页
3 基于多成分融合网络的遥感图像目标检测第25-38页
    3.1 引言第25页
    3.2 双向金字塔融合网络第25-27页
    3.3 相对区域推荐网络第27-28页
    3.4 上下文信息网络第28-30页
    3.5 损失函数第30-31页
    3.6 实验第31-37页
        3.6.1 实验环境及参数设置第31-32页
        3.6.2 评价指标第32-33页
        3.6.3 实验结果第33-36页
        3.6.4 消融实验第36-37页
    3.7 本章小结第37-38页
4 基于并行感知注意力网络的遥感图像目标检测第38-49页
    4.1 引言第38-39页
    4.2 多尺度注意力模块第39-40页
    4.3 上下文注意力模块第40-41页
    4.4 通道注意力模块第41-42页
    4.5 可变形卷积第42-43页
    4.6 损失函数第43-44页
    4.7 实验第44-48页
        4.7.1 实验环境以及超参数设置第44-45页
        4.7.2 实验结果第45-47页
        4.7.3 消融实验第47-48页
    4.8 本章总结第48-49页
5 总结与展望第49-51页
    5.1 总结第49-50页
    5.2 展望第50-51页
参考文献第51-56页
致谢第56-57页
攻读学位期间所获得的研究成果第57页

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