有哪些信誉好的足球投注网站- 1、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。。
- 2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
多尺度特征融合与特征适应技术在道路坑洞分割中的应用
目录
一、文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1道路维护的重要性与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2坑洼检测技术的发展背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3本文研究目标与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
二、相关理论与预备知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1计算机视觉基础概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.2图像分割技术与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.2.1传统分割方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.2.2基于学习的分割技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.3特征提取与表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.4多尺度信号处理原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.5卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
三、道路坑洼数据集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.1数据来源与描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.2图像采集环境与标注规范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.3数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.4图像预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.4.1图像去噪方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.4.2边缘保持增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
四、基于多尺度特征提取的坑洼区域识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．48
4.1引入多尺度信息的必要性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
4.2基于扩张卷积的多尺度卷积模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
4.2.1扩张卷积操作详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
4.2.2不同扩张率通道的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
4.3结合多通道金字塔池化特征融合机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
4.3.1下采样路径的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
4.3.2特征融合位置与方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
4.4特征图注意力机制的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
五、具备自适应能力的区域分类与后处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
5.1初始化分类器与体重调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
5.2正则化策略对模型泛化性的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
5.3子采样与密集预测相结合的反卷积层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
5.3.1梯度反向传播机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
5.3.2上下采样流的组合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
5.4利用置信度阈值与连通域分析进行后处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
六、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
6.1实验设置与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
6.1.1硬件平台与环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90
文档评论（0）