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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．．．．．．．．．．．．．
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