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室外街景目标检测方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 课题的研究背景与意义第11-12页
    1.2 室外街景目标检测技术的研究现状第12-17页
        1.2.1 基于特征分类的传统目标检测技术第12页
        1.2.2 2D图像目标检测研究现状第12-14页
        1.2.3 单目图像3D目标检测研究现状第14-15页
        1.2.4 多传感器3D目标检测研究现状第15-17页
    1.3 论文的主要研究内容第17-18页
    1.4 本文章节安排第18-19页
第二章 室外街景数据集介绍第19-30页
    2.1 引言第19页
    2.2 室外街景目标检测数据集构建原因第19-21页
    2.3 室外街景目标检测数据集第21-26页
        2.3.1 数据集介绍第21页
        2.3.2 多矩形框拟合标注方法第21-22页
        2.3.3 数据集的标注及数据统计第22-25页
        2.3.4 传统方法精度对比第25-26页
    2.4 KITTI3D目标检测数据集第26-29页
        2.4.1 KITTI3D目标检测数据集图片来源及构成第26-27页
        2.4.2 KITTI数据集格式第27-28页
        2.4.3 KITTI数据集评分系统第28页
        2.4.4 KITTI数据集主观展示第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于多矩形框拟合和模型压缩的室外街景图像不规则目标检测方法第30-46页
    3.1 引言第30页
    3.2 本章算法框架第30-31页
    3.3 模型压缩第31-35页
        3.3.1 快速目标检测模型选择第31-32页
        3.3.2 模型压缩第32-34页
        3.3.3 具体模型结构第34-35页
    3.4 基于多矩形框拟合的目标检测网络设计第35-38页
        3.4.1 传统目标检测方法的局限性第35-36页
        3.4.2 非极大值抑制算法的针对性改进第36-37页
        3.4.3 多矩形框合成第37-38页
    3.5 实验结果及分析第38-45页
        3.5.1 实验环境第38-39页
        3.5.2 网络模型训练细节参数第39页
        3.5.3 主观实验结果评测与分析第39-40页
        3.5.4 客观实验结果评测与分析第40-45页
    3.6 本章小结第45-46页
第四章 基于尺寸聚类和边缘检测的室外街景图像3D目标检测方法第46-60页
    4.1 引言第46-47页
    4.2 本章算法框架第47页
    4.3 基于聚类的多候选尺寸回归网络第47-51页
        4.3.1 多候选尺寸方法与传统方法的区别第47-48页
        4.3.2 基于聚类的多候选尺寸选取方法的优势第48-49页
        4.3.3 特征连接网络第49-50页
        4.3.4 尺寸回归网络及损失函数设计第50-51页
    4.4 基于边缘检测的方向回归网络第51-54页
        4.4.1 边缘信息提取的原因第51-52页
        4.4.2 边缘信息提取方式第52-53页
        4.4.3 边缘特征提取CNN网络第53-54页
        4.4.4 方向回归网络第54页
    4.5 实验结果及分析第54-59页
        4.5.1 实验环境第54-55页
        4.5.2 网络模型训练细节参数第55-56页
        4.5.3 主观实验结果评测与分析第56-57页
        4.5.4 客观实验结果评测与分析第57-59页
    4.6 本章小结第59-60页
第五章 基于标签优化和点云实例分割的室外街景图像3D目标检测方法第60-73页
    5.1 引言第60-61页
    5.2 本章算法框架第61-62页
    5.3 标签优化第62-64页
        5.3.1 标签优化原因第62-63页
        5.3.2 标签优化方法第63-64页
    5.4 基于跳跃和迭代结构的点云实例分割网络第64-67页
        5.4.1 3D实例分割网络构建思路第64-66页
        5.4.2 3D实例分割网络具体结构第66-67页
        5.4.3 回归网络第67页
    5.5 实验结果及分析第67-72页
        5.5.1 实验环境第67页
        5.5.2 网络模型训练细节参数第67-68页
        5.5.3 主观实验结果评测与分析第68-69页
        5.5.4 客观实验结果评测与分析第69-72页
    5.6 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-76页
    6.1 总结第73-74页
    6.2 展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-84页
攻读硕士学位期间取得的成果第84页

 
 
论文编号BS4316710,这篇论文共84
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