声明
1 相关工作
1.1研究背景以及意义
1.2国内外研究现况以及发展
1.3 图像处理
1.3.1 基于统计概率的bayes分类器
1.3.2 几何分类器
1.3.3 神经网络分类器
1.4 深度学习
1.4.1 ANN技术分析
1.4.2 前馈神经网络
1.4.3 常见的学习方式
1.5卷积神经网络介绍
1.6 论文工作以及文章结构
2 图像预处理与模型设计
2.1 拍摄图像预处理
2.2 Inception模型发展
2.3 模型设计介绍以及模型改进概述
2.3.1 实验数据参数
2.3.2 改进模块介绍
2.4本章小结
3 模型的实现以及优化测试
3.1 实验环境以及实验过程介绍
3.1.1实验环境介绍
3.1.2 实验数据集介绍
3.1.3实验过程以及评价指标
3.2实验结果分析
3.3数据集改进与优化结果对比
3.4 inception-resnet模型优化
3.4.1改进模块介绍
3.4.2改进结果
3.5 与vgg16对比
3.6与SENet结构进行对比
3.7 本章小结
4 总结与展望
4.1本文工作总结
4.2 待改进方向
致谢
参考文献
