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MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征融合-目标检测（论文篇五）_matlab多核学习特征融合分类

作者：酷酷是懒虫 | 2024-07-24 15:59:42

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matlab多核学习特征融合分类

目录

基于多尺度特征融合的行人检测技术研究

行人检测相关基础理论

2.1 基于传统方法的行人检测

2.2 基于深度学习方法的行人检测

2.3 行人检测数据集和评价标准

基于 YOLOv3 算法的行人检测模型

3.1 YOLOv3 行人目标检测算法

3.2 行人检测算法分析

3.3 网络训练

3.4 评价指标与计算方法

3.5 实验结果与分析

改进多特征融合的行人检测算法

4.1 算法总体流程

4.2 增加多尺度特征融合预测

4.3 损失函数优化

4.4 实验过程与结果分析

基于线性尺度缩放 K-means 的行人检测算法

5.1 特征提取网络结构改进

5.2 K-means 聚类算法优化

5.3 实验及结果分析

面向小目标检测的多尺度特征融合方法研究

小目标检测相关工作

2.1 常用数据集

2.2 评价指标

2.3 基准模型的选择

双向阶梯式堆叠的特征金字塔构建

3.2 方法介绍

3.3 实验结果及分析

交互式多尺度特征表征增强

4.2 网络总体结构

4.3 多尺度增强辅助网络

4.4 自适应交互模块

4.5 实验结果及分析

基于浅层定位的动态细化目标检测网络

5.2 基本原理

5.3 实验结果及分析

5.4 方法对比

面向标签分配和多尺度特征融合的人脸检测技术研究

人脸检测相关理论知识

2.1 卷积神经网络基本部件

2.2 骨干网络

2.3 基于卷积神经网络的目标检测方法

2.4 数据集介绍

2.5 评估指标

用于小尺度人脸检测的单阶段高性能网络

3.1 研究背景和思路

3.2 用于小尺度人脸检测的单阶段高性能网络

面向有效训练样本选择和多尺度特征学习的人脸检测器

4.1 研究背景和思路

4.2 面向有效训练样本选择和多尺度特征学习的人脸检测器

4.3 实验结果与分析

基于改进NanoDet的轻量级无锚人脸检测算法

5.1 研究背景和思路

5.2 基于改进NanoDet的轻量级无锚人脸检测算法

5.3 实验结果与分析

5.4 本文各章算法的性能比较

多尺度特征融合深度神经网络架构研究与应用

多尺度特征融合技术与经典网络架构阐述

2.1 多尺度网络结构设计

2.2 特征融合

2.3 相关神经网络的阐述

针对图像修复和生成的多尺度特征融合网络架构研究

3.2 图像修复技术的发展概述

3.3 特征均衡融合技术

3.4 利用 MVAE-FI 实现图像修复和生成

3.5 实验说明

3.6 结果分析

针对机械智能诊断的多尺度特征融合网络架构研究

4.2 知识蒸馏

4.3 利用 MSDC-NET 实现机械智能诊断

4.4 实验分析

基于多尺度特征融合的行人检测技术研究

行人检测相关基础理论

随着行人检测技术快速发展，行人检测成为计算机视觉领域研究热点，一系列的

基于传统方法行人检测算法和基于深度学习行人检测算法被提出并应用于智能辅助驾

驶、智能监控以及智能交通等方面，极大的提高了行人检测精度和速度。本章首先对

传统行人检测技术进行分析，然后介绍基于深度学习行人检测算法，为后续行人检测

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