基于深度学习的食品自动识别算法研究

目录

主要英文缩写词表

1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文主要研究内容

1.4 论文结构安排

2 相关技术及理论

2.1 深度学习概述

2.2 卷积神经网络结构

2.3 目标检测

2.4 CNN在食品识别中的应用

2.5 本章小结

3 基于跨连Faster R-CNN的碗碟检测

3.1 引言

3.2 碗碟检测数据集

3.3 可视化Faster R-CNN

3.4 跨连Faster R-CNN模型

3.5 实验结果与分析

3.6 本章小结

4 基于深度卷积神经网络的食品识别

4.1 引言

4.2 食品识别数据集

4.3 食品图像半监督标记与粗增强

4.4 食品图像定位和分类

4.5 食品图像匹配

4.6 实验结果与分析

4.7 本章小结

5 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢

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