卷积神经网络在细粒度图像识别中的关键技术及应用研究.docx

卷积神经网络在细粒度图像识别中的关键技术及应用研究

目录

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

二、卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1基本概念和原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2卷积层的结构与作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

三、细粒度图像识别问题分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1图像特征提取需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2目标物体多样性挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3训练数据不足的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

四、关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1引入更先进的深度学习框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2模型参数调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

五、关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1数据扩充方法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2实验结果对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

六、关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1注意力机制的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.2在图像识别中的具体实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

七、关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

7.1迁移学习的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.2跨领域知识迁移的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

八、关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

8.1多模态信息集成的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

8.2实例演示与效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

九、关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

9.1动态模型训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

9.2自适应调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

十、关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

10.1针对复杂环境的鲁棒性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

10.2泛化能力的增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

十一、关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

11.1参数压缩与量化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

11.2后端加速技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

十二、关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

12.1可解释性的定义与重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

12.2可视化工具的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

十三、关键技术．．．．．．．．．．．．．