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基于长尾分布数据集的目标检测算法研究

论文目录

摘要	第5-6页
Abstract	第6页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及选题意义	第9-11页
1.1.1 通用目标检测算法	第9-10页
1.1.2 长尾分布问题	第10-11页
1.2 本文工作	第11-13页
1.3 本文的章节结构	第13-14页
1.4 本章小结	第14-15页
第二章本文相关理论与技术	第15-25页
2.1 国内外研究现状	第15-21页
2.1.1 目标检测算法	第15-17页
2.1.2 长尾分布数据的分类方法	第17-18页
2.1.3 卷积神经网络	第18-20页
2.1.4 目标损失函数	第20-21页
2.2 本文关键技术分析	第21-24页
2.2.1 特征提取网络结构	第21-22页
2.2.2 目标检测网络结构	第22-24页
2.3 本章小结	第24-25页
第三章类平衡稀有类保护损失	第25-35页
3.1 设计目的	第25-27页
3.2 稀有类保护损失	第27-31页
3.2.1 稀有类保护激活函数	第27-28页
3.2.2 稀有类的保护方法	第28-31页
3.3 面向类平衡的类别加权	第31-33页
3.4 超参设置	第33-34页
3.5 本章小结	第34-35页
第四章长尾目标检测中的采样策略	第35-41页
4.1 设计目的	第35-37页
4.2 基于TopK anchor的RPN采样	第37-38页
4.3 基于自适应IoU的RCNN采样	第38-39页
4.4 基于类别平衡的图像级别的采样	第39-40页
4.5 超参设置	第40页
4.6 本章小结	第40-41页
第五章实验与分析	第41-57页
5.1 实验细节	第41-44页
5.2 与先进方法的比较与分析	第44-47页
5.3 不同实验设定下的精度对比	第47-49页
5.4 消融实验	第49-53页
5.4.1 长尾目标检测中的分类损失	第49-53页
5.4.2 长尾目标检测中的采样策略	第53页
5.5 实验结果小结	第53-56页
5.6 本章小结	第56-57页
总结与展望	第57-59页
本文工作总结	第57页
展望	第57-59页
参考文献	第59-64页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果	第64-65页
致谢	第65-66页
附表	第66页

论文编号BS4734386，这篇论文共66页会员购买按0.35元/页下载，共需支付23.1元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付33元。

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