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【6h】

基于深度学习的小目标和遮挡物体的检测算法研究

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摘 要

ABSTRACT

目 录

第1章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 课题研究的目的和意义

1.3 国内外研究现状

1.4 主要研究内容和论文组织结构

1.4.1 主要研究内容

1.4.2 论文组织结构

第2章 目标检测技术分析和数据集介绍

2.1 引言

2.2数据集介绍

2.2.1 KITTI数据集介绍

2.2.2 Udacity数据集介绍

2.3 小目标和遮挡物体检测技术分析

2.3.1 高分辨率特征

2.3.2 单阶段和两阶段目标检测分析

2.4 本章小结

第3章 基于Top-Down结构的目标检测算法设计

3.1 引言

3.2 相关工作分析

3.2.1 尺度空间表达与金字塔多分辨率表达

3.2.2 最新的相关工作

3.3 基于Top-Down结构的MSCNN方法改进

3.3.1 基于Top-Down模块的MSCNN方法改进

3.3.2 基于Top-Down 层级结构的MSCNN方法改进

3.4 实验结果与分析

3.4.1 实验结果

3.4.2 小目标检测实验结果分析

3.4.3 遮挡目标检测实验结果分析

3.5 本章小结

第4章 基于YOLO的目标检测算法改进

4.1 引言

4.2 相关工作分析

4.2.1 候选区域提取网络

4.2.2 多任务学习

4.3 Grid区域提取网络

4.3.1 Grid区域提取网络的设计

4.3.2 联合Grid网络的级联候选区域网络设计

4.4 实验结果与分析

4.4.1实验结果

4.4.2 小目标检测实验结果分析

4.4.3 遮挡目标检测实验结果分析

4.6 本章小结

结 论

参考文献

哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限

致 谢

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