基于全卷积神经网络的海洋全场景分割

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摘要

第一章绪论

1．1研究背景与意义

1．2国内外研究现状

1．2．1语义分割研究现状

1．2．2实例分割研究现状

1．3本文主要工作

1．4论文章节安排

第二章相关工作

2．1分割网络结构

2．1．1卷积神经网络基本结构

2．1．2 FCN

2．1．3 U-Net

2．1．4 SegNet

2．1．5 PSPNet

2．1．6 DeepLab v3+

2．2多尺度语义感知

2．2．1空洞卷积

2．2．2空洞空间金字塔池化

2．2．3特征金字塔网络

2．3损失函数

2．3．1 Cross Entropy Loss

2．3．2 Focal Loss

2．3．3 Dice Loss

2．4本章小结

第三章基于全卷积网络的海陆分割

3．1网络结构

3．2实验细节

3．3实验结果与分析

3．4本章小结

第四章基于全卷积网络的舰船语义分割

4．1网络结构

4．2实验细节

4．3实验结果与分析

4．4本章小结

第五章基于多任务的舰船实例分割

5．1网络结构

5．2实验细节

5．3实验结果与分析

5．4本章小结

第六章总结与展望

6．1总结

6．2展望

参考文献

致谢

作者攻读学位期间发表的学术论文及科研成果目录

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