基于深度学习的道路异常物体识别算法研究

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第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2物体识别算法的发展及研究现状

1.3论文主要内容及章节安排

第二章 卷积神经网络和迁移学习基础理论

2.1卷积神经网络

2.2迁移学习基础知识

2.3小结

第三章 道路异常物体定位与分类

3.1基于联合空-时域信息背景建模的异常物体定位

3.2基于通道间孪生注意力模型的异常物体类别判断

3.3实验结果与性能分析

3.4小结

第四章 多视角特定车辆重识别方法研究

4.1多视角车辆重识别原理及损失函数设计

4.2多视角特定车辆重识别网络模型

4.3实验结果与性能分析

4.4小结

第五章 总结与展望

5.1论文工作总结

5.2研究展望

参考文献

致谢

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