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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于注意力机制的细粒度图像分类方法研究
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基于注意力机制的细粒度图像分类方法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 细粒度图像分类的研究背景第9-10页
    1.2 研究意义第10页
    1.3 国内外研究现状第10-14页
    1.4 论文研究内容第14页
    1.5 论文组织及结构第14-16页
2 细粒度图像分类算法理论基础第16-31页
    2.1 前馈神经网络第16-22页
        2.1.1 单层神经网络第16-17页
        2.1.2 多层神经网络第17-19页
        2.1.3 反向传播第19-22页
    2.2 卷积神经网络第22-29页
        2.2.1 卷积神经网络的结构第23-24页
        2.2.2 卷积神经网络的组成第24-28页
        2.2.3 卷积特征第28-29页
        2.2.4 卷积神经网络的训练方法第29页
    2.3 注意力机制第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
3 基于注意力机制的细粒度图像分类算法设计与实现第31-46页
    3.1 基准网络框架第31-35页
        3.1.1 VGG16 网络第31-32页
        3.1.2 双线性CNN第32-35页
    3.2 注意力网络第35-36页
    3.3 基于注意力机制的双线性细粒度图像分类算法第36-41页
        3.3.1 注意力网络的引入第36-39页
        3.3.2 注意力网络的改进第39-41页
    3.4 视觉效果对比第41-45页
    3.5 本章小结第45-46页
4 实验结果及分析第46-57页
    4.1 实验平台介绍第46-48页
        4.1.1 实验环境介绍第46页
        4.1.2 数据集介绍第46-48页
        4.1.3 评价指标第48页
    4.2 数据预处理第48-49页
    4.3 损失函数第49页
    4.4 模型的训练策略第49-51页
    4.5 实验结果及分析第51-56页
        4.5.1 CUB-200 鸟类数据库实验结果第51-55页
        4.5.2 FGVC-aircraft飞机数据库分类结果第55页
        4.5.3 Car-196 汽车数据库分类结果第55-56页
    4.6 本章小结第56-57页
5 总结与展望第57-59页
    5.1 本文工作总结第57-58页
    5.2 后续工作展望第58-59页
参考文献第59-62页
作者简介第62-63页
致谢第63页

 
 
论文编号BS4392266,这篇论文共63
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