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        基于長尾分布數據集的目標檢測算法研究
         
             論文目錄
         
        摘要第5-6頁
        Abstract第6頁
        第一章 緒論第9-15頁
            1.1 研究背景及選題意義第9-11頁
                1.1.1 通用目標檢測算法第9-10頁
                1.1.2 長尾分布問題第10-11頁
            1.2 本文工作第11-13頁
            1.3 本文的章節結構第13-14頁
            1.4 本章小結第14-15頁
        第二章 本文相關理論與技術第15-25頁
            2.1 國內外研究現狀第15-21頁
                2.1.1 目標檢測算法第15-17頁
                2.1.2 長尾分布數據的分類方法第17-18頁
                2.1.3 卷積神經網絡第18-20頁
                2.1.4 目標損失函數第20-21頁
            2.2 本文關鍵技術分析第21-24頁
                2.2.1 特征提取網絡結構第21-22頁
                2.2.2 目標檢測網絡結構第22-24頁
            2.3 本章小結第24-25頁
        第三章 類平衡稀有類保護損失第25-35頁
            3.1 設計目的第25-27頁
            3.2 稀有類保護損失第27-31頁
                3.2.1 稀有類保護激活函數第27-28頁
                3.2.2 稀有類的保護方法第28-31頁
            3.3 面向類平衡的類別加權第31-33頁
            3.4 超參設置第33-34頁
            3.5 本章小結第34-35頁
        第四章 長尾目標檢測中的采樣策略第35-41頁
            4.1 設計目的第35-37頁
            4.2 基于TopK anchor的RPN采樣第37-38頁
            4.3 基于自適應IoU的RCNN采樣第38-39頁
            4.4 基于類別平衡的圖像級別的采樣第39-40頁
            4.5 超參設置第40頁
            4.6 本章小結第40-41頁
        第五章 實驗與分析第41-57頁
            5.1 實驗細節第41-44頁
            5.2 與先進方法的比較與分析第44-47頁
            5.3 不同實驗設定下的精度對比第47-49頁
            5.4 消融實驗第49-53頁
                5.4.1 長尾目標檢測中的分類損失第49-53頁
                5.4.2 長尾目標檢測中的采樣策略第53頁
            5.5 實驗結果小結第53-56頁
            5.6 本章小結第56-57頁
        總結與展望第57-59頁
            本文工作總結第57頁
            展望第57-59頁
        參考文獻第59-64頁
        攻讀博士/碩士學位期間取得的研究成果第64-65頁
        致謝第65-66頁
        附表第66頁

         
         
        論文編號BS4734386,這篇論文共66
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