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基于深度学习的自动驾驶单目视觉目标识别技术研究

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基于深度学习的自动驾驶单目视觉目标识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-13页
第1章 绪论第13-24页
  1.1 研究背景及意义第13-15页
    1.1.1 自动驾驶背景及意义第13-14页
    1.1.2 单目视觉目标识别技术背景及意义第14-15页
  1.2 自动驾驶单目视觉目标识别国内外研究现状第15-17页
    1.2.1 国外研究现状第15-16页
    1.2.2 国内研究现状第16-17页
  1.3 单目视觉目标识别技术发展现状第17-22页
    1.3.1 基于手工设计特征的目标识别技术发展现状第17-20页
    1.3.2 基于深度学习的目标识别技术发展现状第20-22页
  1.4 本文主要研究内容及组织架构第22-24页
    1.4.1 研究内容第22-23页
    1.4.2 论文组织结构第23-24页
第2章 基础理论综述第24-43页
  2.1 深度学习技术第24-35页
    2.1.1 卷积神经网络第24-31页
    2.1.2 卷积神经网络训练过程第31-33页
    2.1.3 VGG-16 卷积神经网络第33-34页
    2.1.4 交并比方法第34-35页
  2.2 分类器第35-38页
    2.2.1 Softmax分类器第35-36页
    2.2.2 SVM分类器第36-38页
  2.3 Faster R-CNN目标识别算法第38-42页
    2.3.1 区域候选框网络第38-41页
    2.3.2 Faster R-CNN算法权值共享策略第41-42页
  2.4 本章小结第42-43页
第3章 基于多策略区域候选框网络的目标识别算法第43-68页
  3.1 多策略区域候选框网络第43-57页
    3.1.1 跨层连接网络特征提取方法第44-47页
    3.1.2 改进锚框生成方法第47-49页
    3.1.3 框分类和框回归统一卷积层第49-50页
    3.1.4 改进框回归损失函数第50-56页
    3.1.5 实现细节第56-57页
  3.2 实验结果与分析第57-66页
  3.3 本章小结第66-68页
第4章 基于增强型区域候选框网络的目标识别算法第68-87页
  4.1 粒子群优化算法第68-70页
  4.2 增强型区域候选框网络第70-79页
    4.2.1 反卷积金字塔神经网络特征提取方法第70-72页
    4.2.2 增强型锚框生成方法第72-73页
    4.2.3 PSO-SVM分类器第73-77页
    4.2.4 增强型框分类损失函数第77-79页
    4.2.5 增强型区域候选框网络伪代码第79页
  4.3 实验结果与分析第79-86页
  4.4 本章小结第86-87页
第5章 基于PSO和 BFO学习策略的目标识别算法第87-111页
  5.1 细菌觅食优化算法第88-90页
  5.2 强化区域候选框网络第90-94页
    5.2.1 多层特征提取方法第90-91页
    5.2.2 改进平滑损失函数第91-93页
    5.2.3 SVM分类器替换Softmax分类器第93-94页
  5.3 基于PSO和 BFO的学习策略第94-100页
    5.3.1 BFO-SVM分类器第94-97页
    5.3.2 基于PSO算法的参数优化方法第97-99页
    5.3.3 学习策略伪代码第99-100页
  5.4 实验结果与分析第100-110页
  5.5 本章小结第110-111页
第6章 总结与展望第111-113页
  6.1 论文总结第111-112页
  6.2 研究展望第112-113页
参考文献第113-130页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第130-131页
致谢第131页

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