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基于深度学习的车辆重识别研究进展

目录

基于深度学习的车辆重识别研究进展（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2车辆重识别技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3深度学习在车辆重识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

车辆重识别基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1车辆图像采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2车辆特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3车辆重识别评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

深度学习模型在车辆重识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1.1基础架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1.2特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1.3模型优化技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2.1RNN及其变体．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2.2长短期记忆网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.2.3序列到序列模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.3生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.4其他深度学习架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

数据集与实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.1车辆重识别数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1.1公开数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.1.2自建数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.2实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2.1硬件设备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2.2软件框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.3实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

深度学习模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

挑战与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.1当前面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.1.1数据集的多样性与标注质量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.1.2模型的泛化能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.1.3计算资源的需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.2未来发展方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

6.2.1多模态信息融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

6.2.2迁移学习与微调．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

6.2.3边缘计算与实时重识别．．．．．．．．