人体检测与外观属性识别一体化算法研究

目录

声明

第一章绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1行人属性识别的国内外研究现状

1.2.2行人检测算法的国内外研究现状

1.3 本论文的研究内容和创新

1.4 本论文的结构安排

第二章理论基础及相关技术介绍

2.1 深度学习

2.1.2卷积神经网络

2.1.3深度学习框架介绍

2.2 行人属性识别算法

2.2.2多标签分类

2.3 基于卷积神经网络的目标检测算法

2.3.1age方法

2.3.2One-Stage方法

2.4 本章小结

第三章基于全身图像的多标签行人属性识别网络

3.1 多标签行人属性分类问题的难点

3.2 基于特征融合与注意力机制的行人多属性识别网络设计

3.2.1残差结构

3.2.2注意力机制

3.2.3特征金字塔

3.2.4网络架构

3.3 损失函数改进

3.4 行人多属性识别实验

3.4.2评价指标

3.4.3实验结果与分析

3.5 本章小结

第四章实时行人检测与属性识别一体化网络

4.1 基于 YOLO v3 的行人检测与属性识别一体化网络改进

4.1.2网络结构

4.1.3改进方法

4.2 行人检测与属性识别一体化网络实验

4.2.2评价指标

4.2.3实验结果与分析

4.3 实时行人检测与属性识别软件设计与实现

4.3.2软件界面与功能展示

4.4 本章小结

第五章总结与展望

5.1 本论文工作总结

5.2 后续研究工作展望

致 谢

参考文献

攻读硕士期间的研究成果

中英文对照表与相关名词解释