卷积神经网络在小目标检测中的应用研究.docx

卷积神经网络在小目标检测中的应用研究

目录

卷积神经网络在小目标检测中的应用研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1小目标检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2卷积神经网络在目标检测中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

二、卷积神经网络理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2卷积神经网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3卷积神经网络的训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

三、小目标检测的挑战及解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1小目标检测面临的挑战分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2小目标检测中卷积神经网络的应用策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3改进型卷积神经网络在小目标检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．19

四、卷积神经网络在小目标检测中的实证研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1数据集介绍及预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

五、卷积神经网络在小目标检测中的优化方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1网络结构优化方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.2算法优化方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3特征融合与多尺度检测优化方向探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.1研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.2研究成果对行业的启示与影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

卷积神经网络在小目标检测中的应用研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．38

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.1卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.2小目标检测的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.3检测算法对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

卷积神经网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.1模型设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

3.2关键技术点解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.3模型训练过程中的问题与解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.1数据集选取与处理．．．．．．．．．．．．．．