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目 录
第1 章 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 主要工作和章节安排 5
1.3.1 主要工作 5
1.3.2 章节安排 5
第2 章 相关技术介绍 7
2.1 传统的字符检测算法 7
2.2 卷积神经网络 8
2.3 区域卷积神经网络的结构和原理 9
2.3.1 区域卷积特征算法 9
2.3.2 区域的快速卷积神经网络算法 10
2.3.3 基于区域候选框网络的实时目标检测算法 11
2.4 单发多边框检测器的结构与原理 13
2.5 本章小结 14
第3 章 引入DesNet 的YOLOv3 网络改进 15
3.1 自然场景字符检测分析 15
3.1.1 小目标字符检测 15
3.1.2 正负样本不均衡 16
3.1.3 单目标被误检为多目标 16
3.2 YOLOv3 算法详解 17
3.2.1 YOLOv3 的发展历程 17
3.2.2 YOLOv3 结构和基本原理 19
3.2.3 YOLOv3 基础层的结构原理 20
3.3 引入DesNet 的改进模型21
3.3.1 YOLOv3 主干网络改进21
3.3.2 YOLOv3 网络结构改进22
3.3.3 锚框选择方式改进23
3.3.4 改进后的网络结构24
I
3.4 损失函数的改进25
3.4.1 YOLOv3 损失函数分析25
3.4.2 RIoU 损失函数26
3.4.3 焦点损失函数27
3.4.4 改进后的损失函数28
3.5 基于阈值筛选的后处理29
3.5.1 YOLO 的后处理过程29
3.5.2 筛选过程29
3.6 本章小结 30
第4 章 实验与结果分析31
4.1 实验数据集31
4.2 实验环境 31
4.3 算法评价方法31
4.3.1 精确度31
4.3.2 平均精度32
4.3.3 类间平均精度33
4.4 实验结果分析33
4.4.1 视觉对比实验33
4.4.2 量化对比实验35
4.5 本章小结 35
第5 章 研究总结与展望36
5.1 研究总结 36
5.2 展望37
参考文献 38
攻读硕士研究生期间科研成果42
致 谢43
II
Contents
Chapter 1 Introduction 1
1.1 Research Background and Significance 1
1.2 Research Status at Home and Abroad 2
1.3 Major Work and Chapter Arrangement 5
1.3.1 Major Work 5
1.3.2 Chapter Arrangement 5
Chapter 2 Related Technology Introduction 7
2.1 Traditional Object Detection Algorithm 7
2.2 Convolutional Neural Network 8
2.3 Structure and Principle of Regional Convolution Feature Algorithm 9
2.3.1 Regional Convolution Feature Algorithm
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