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        基于跨域融合的細粒度圖像分類模型的研究與應用
         
             論文目錄
         
        摘要第4-5頁
        Abstract第5-6頁
        1 緒論第9-16頁
            1.1 細粒度圖像分類研究背景第9-10頁
            1.2 研究意義第10頁
            1.3 國內外研究現狀第10-14頁
                1.3.1 細粒度圖像分類算法第10-13頁
                1.3.2 跨域融合細粒度圖像分類算法第13頁
                1.3.3 小樣本學習方法第13-14頁
            1.4 論文研究內容第14-15頁
            1.5 論文組織結構第15-16頁
        2 細粒度圖像分類算法的背景知識第16-30頁
            2.1 深度學習之卷積神經網絡第16-21頁
                2.1.1 卷積神經網絡概述第16-17頁
                2.1.2 卷積神經網絡原理第17-21頁
            2.2 小樣本學習方法之基于度量的元學習第21-25頁
                2.2.1 元學習基本概念第21-22頁
                2.2.2 元學習數據集劃分第22-24頁
                2.2.3 元學習模型訓練方式第24-25頁
            2.3 自然語言處理之GloVe算法第25-29頁
                2.3.1 自然語言處理算法概述第25-26頁
                2.3.2 共現矩陣第26-27頁
                2.3.3 GloVe算法原理第27-29頁
            2.4 本章小結第29-30頁
        3 基于跨域融合的細粒度圖像分類模型第30-41頁
            3.1 基礎網絡框架第30-35頁
                3.1.1 原型網絡第30-33頁
                3.1.2 任務依賴度量網絡第33-35頁
            3.2 跨域融合機制第35-38頁
            3.3 跨域融合細粒度圖像分類模型第38-40頁
                3.3.1 以原型網絡為基礎的跨域融合模型第38-39頁
                3.3.2 以任務依賴度量網絡為基礎的跨域融合模型第39-40頁
            3.4 本章小結第40-41頁
        4 實驗結果及分析第41-47頁
            4.1 數據集介紹第41-42頁
            4.2 實驗環境介紹第42頁
            4.3 模型訓練策略第42-43頁
            4.4 實驗結果第43-44頁
            4.5 實驗結果分析第44-46頁
                4.5.1 結果對比分析第44頁
                4.5.2 參數分析第44-46頁
            4.6 本章小結第46-47頁
        5 ITCD-TADAM++模型的應用第47-53頁
            5.1 鳥類識別系統總體設計第47頁
            5.2 開發環境第47-48頁
            5.3 鳥類識別系統的設計與實現第48-50頁
            5.4 跨域融合圖像分類模型的應用前景分析第50-52頁
            5.5 本章小結第52-53頁
        6 總結與展望第53-55頁
            6.1 本文總結第53頁
            6.2 展望第53-55頁
        參考文獻第55-58頁
        作者簡介第58-59頁
        致謝第59頁

         
         
        論文編號BS4734482,這篇論文共59
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