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基于深度學習的行人重識別方法研究

論文目錄
摘要第1-6頁
ABSTRACT第6-10頁
1 緒論第10-21頁
  1.1 研究背景及意義第10-12頁
  1.2 國內外研究現狀和存在的問題第12-18頁
  1.3 研究內容與目標第18-19頁
  1.4 論文組織結構第19-21頁
2 基于深度學習的行人重識別相關知識第21-35頁
  2.1 引言第21-22頁
  2.2 深度行人重識別模型相關知識第22-31頁
  2.3 數據集及模型評價指標第31-34頁
  2.4 本章小結第34-35頁
3 基于深度多示例學習的行人重識別第35-57頁
  3.1 引言第35-36頁
  3.2 行人圖像的多示例表示第36-38頁
  3.3 基于深度多示例學習的行人重識別模型第38-43頁
  3.4 實驗結果及分析第43-56頁
  3.5 本章小結第56-57頁
4 基于身份識別和度量學習的混合行人重識別第57-74頁
  4.1 引言第57-58頁
  4.2 對稱三元組損失第58-60頁
  4.3 基于身份識別和度量學習的混合深度模型第60-65頁
  4.4 實驗結果及分析第65-73頁
  4.5 本章小結第73-74頁
5 基于極小簇損失的行人重識別第74-89頁
  5.1 引言第74-75頁
  5.2 極小簇損失第75-78頁
  5.3 基于極小簇損失的深度行人重識別模型第78-79頁
  5.4 實驗結果及分析第79-88頁
  5.5 本章小結第88-89頁
6 總結與展望第89-92頁
  6.1 主要工作總結第89-90頁
  6.2 研究展望第90-92頁
致謝第92-94頁
參考文獻第94-103頁
附錄1 攻讀博士學位期間發表的主要論文第103-104頁
附錄2 博士生期間參與的課題研究情況第104頁

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