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摘 要
ABSTRACT
目 录
第1章 绪 论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 课题研究现状及分析
1.2.1 目标检测研究现状
1.2.2 候选区域生成算法研究现状
1.2.3 文献综述简析
1.3 本文主要研究内容
1.4 本文的结构
第2章 候选区域生成算法原理
2.1 候选区域生成方法
2.1.1 基于低层特征的候选区域生成
2.1.2 基于深度神经网络的包围框生成
2.1.3 基于目标性实例分割的候选区域生成
2.2 候选区域优化方法
2.2.1 非极大值抑制
2.2.2 图像显著性区域检测
2.2.3 概率框架下的位置优化
2.3 候选区域生成对目标检测的作用
2.4 本章小结
第3章 候选区域生成算法的研究与改进
3.1 候选区域生成方法研究
3.1.1 原始的网络结构
3.1.2 算法改进思路
3.1.3 改进后整体结构
3.1.4 训练和测试策略
3.2 改进的初始窗口的生成方法
3.2.1 生成更加细致的候选区域
3.2.2 小尺寸候选区域生成
3.3.1 引入聚类分析
3.3.2 区域搜索因子
3.4 改进的候选区域筛选策略
3.4.1 置信度衰减策略
3.4.2 离群点检测
3.5 目标检测框架的选择
3.6 本章小结
第4章 改进算法的实验对比及分析
4.1.1 数据集介绍
4.1.2 实验环境及实验设计
4.1.3 评价指标的选择
4.2.1 初始化方式对平均召回率的影响
4.2.2 位置优化模块对平均召回率的影响
4.2.3 筛选策略对平均召回率的影响
4.2.4 与其它方法的对比
4.3.1 对目标检测平均精度的影响
4.3.2 对目标检测分类器效率的提升
4.4 本章小结
结 论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
哈尔滨工业大学;
