面向互动展示的深度学习检测识别系统设计与实现

目录

声明

1绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状与发展趋势

1.2.1深度学习综述

1.2.2目标检测识别综述

1.2.3研究现状总结与问题分析

1.3论文主要研究内容与组织框架

1.3.1本文研究内容

1.3.2本文组织结构

2理论基础

2.1数字图像处理基本理论

2.1.1像素的邻接性与连通性

2.1.2图像的点运算与邻域运算

2.2深度卷积神经网络组成层及其原理

2.2.1卷积运算

2.2.2非线性激活函数

2.2.3池化运算

2.2.4批次归一化

2.3本章小结

3物块检测与识别基准样本数据集构建与标注

3.1引言

3.2物块样本数据集图像采集

3.3数据增强

3.3.1图像镜像变换

3.3.2高阶插值算法

3.3.3添加噪声

3.4样本数据集的划分与标注

3.4.1样本数据集的划分

3.4.2数据集统计分析

3.4.3目标的检测识别标注

3.5本章小结

4基于YOLO v2算法的目标物块检测识别系统设计

4.1引言

4.2YOLO v2算法

4.2.1YOLO v2算法的原理

4.2.2YOLO V2模型主要参数确定

4.3网络训练

4.3.1损失函数

4.3.2批次归一化(BN)前向传播

4.3.3批次归一化(BN)反向传播

4.4实时检测识别系统软件设计

4.4.1实时检测识别系统软件设计思路

4.4.2交互界面设计

4.5本章小结

5试验测试与分析

5.1试验测试方案

5.2检测识别算法评价标准

5.3试验结果分析

5.4本章小结

6总结与展望

6.1全文总结

6.2后续工作展望

致谢

参考文献

附录A 攻读硕士期间发表学术成果