基于机载系统的特定目标检测技术研究

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 研究工作的背景与意义

1.2.1 目标检测国内外研究历史与现状

1.2.2 移动轻量化网络研究历史与现状

1.3 本文的主要贡献与创新

1.4 本论文的结构安排

第二章 理论基础及相关技术

2.1 传统机器视觉技术

2.1.1 传统人工特征

2.1.2 基于传统特征的目标检测技术

2.2.1 深度学习概述

2.2.2 卷积神经网络

2.2.3 深度学习框架概述

2.3 基于卷积神经网络的目标检测算法的相关工作概述

2.3.1 目标检测核心思路

2.3.2 Two-stage检测算法

2.3.3 One-stage检测算法

2.4 轻量化网络相关工作概述

2.4.1 SqueezeNet

2.4.2 ShuffleNet

2.4.3 MobileNet

2.4.4 MixNet

2.5 注意力机制

2.5.1 注意力机制在计算机视觉中的应用

2.5.2 逐层关注网络

2.5.3 MGD网络

2.5.4 FAN网络

2.6 目标检测度量工具mAP

2.7 测试环境

2.8 本章小结

第三章 轻量级目标检测网络设计

3.1 轻量化网络PMNet设计

3.1.1 使用小的卷积核

3.1.2 限制卷积的输入通道数

3.1.3 分解卷积操作

3.1.4 网络设计

3.1.5 测试结果

3.2 基于注意力机制的检测算法设计

3.2.1 基于注意力机制的FPN检测算法

3.2.2 引入注意力机制的PMNet检测网络

3.3 本章小结

第四章 基于机载嵌入式系统的检测方案设计

4.1 权重量化技术

4.1.1 量化公式

4.1.2 Scale计算

4.2 量化模型结果分析

4.3 基于跟踪算法的目标检测算法加速

4.3.1 KCF跟踪算法

4.3.2 系统流程

4.3.3 测试结果

4.4 本章小结

第五章 全文总结与展望

5.1 全文总结

5.2 后续工作展望

致谢

参考文献