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        目標檢測中的分類回歸特征解耦
         
             論文目錄
         
        摘要第5-6頁
        ABSTRACT第6-7頁
        第一章 緒論第10-17頁
            1.1 研究背景及選題意義第10-14頁
                1.1.1 目標檢測算法發展現狀第10-13頁
                1.1.2 分類回歸一致性問題第13-14頁
            1.2 本文工作第14-15頁
            1.3 本文的章節結構第15-16頁
            1.4 本章小結第16-17頁
        第二章 本文相關技術研究分析第17-27頁
            2.1 卷積神經網絡概述第17-19頁
                2.1.1 卷積神經網絡結構第17-18頁
                2.1.2 卷積神經網絡發展歷程第18-19頁
            2.2 目標檢測方法研究發展第19-25頁
                2.2.1 傳統的目標檢測算法第19-20頁
                2.2.2 基于深度學習的目標檢測算法第20-25頁
            2.3 目標檢測算法中的不足第25-26頁
            2.4 本章小結第26-27頁
        第三章 分類回歸一致性預測網絡第27-35頁
            3.1 網絡結構介紹第28頁
            3.2 設計目的第28-31頁
                3.2.1 回歸一致性問題的定義第28-29頁
                3.2.2 回歸一致性問題改進方法第29-31頁
            3.3 分類定位一致性預測第31-33頁
            3.4 超參設置第33頁
            3.5 本章小結第33-35頁
        第四章 任務解耦的特征提取第35-42頁
            4.1 任務解耦問題第35-37頁
            4.2 任務解耦的結構設計第37-41頁
                4.2.1 基于坐標卷積的回歸分支設計第37-40頁
                4.2.2 基于可變形卷積的分類分支設計第40-41頁
            4.3 超參設置第41頁
            4.4 本章小結第41-42頁
        第五章 實驗與分析第42-57頁
            5.1 實驗準備第42-43頁
                5.1.1 數據集介紹第42頁
                5.1.2 實驗配置第42-43頁
                5.1.3 評價標準第43頁
            5.2 與前沿的方法比較第43-46頁
            5.3 消融實驗第46-54頁
                5.3.1 本文主要創新點消融實驗第46-48頁
                5.3.2 一致性head消融實驗第48-50頁
                5.3.3 Coord Conv和 Deformable Conv的作用第50-52頁
                5.3.4 不同Backbone實驗結果第52-54頁
            5.4 實驗結果小結第54-55頁
            5.5 本章小結第55-57頁
        總結與展望第57-58頁
            本文工作總結第57頁
            展望第57-58頁
        參考文獻第58-62頁
        攻讀博士/碩士學位期間取得的研究成果第62-63頁
        致謝第63-64頁
        附件第64頁

         
         
        論文編號BS4734459,這篇論文共64
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