声明
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 国内外研究现状综述
1.3 本文主要内容及组织结构
第2章 用于图像处理的深度学习方法
2.1 深度学习的基本思想
2.2 神经网络的运算模型
2.3 卷积神经网络
2.4 本章小结
第3章 利用语义特征提取的图像拼接技术
3.1 基于CNN的图像语义特征提取
3.2 图像拼接
3.3 实验结果与分析
3.4 本章小结
第4章 基于CNN的图像质量评价
4.1 无参考型图像质量评价
4.2 双路卷积神经网络模型
4.3 双路CNN的数据集处理与训练
4.4 实验及结果分析
4.5 本章小结
第5章 面向可重构处理器的深度学习算子映射
5.1 可重构处理器架构
5.2 深度学习算子
5.3 实验结果与算子效率分析
第6章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢
天津大学;
