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铁路计算机视觉大模型研究
目录
铁路计算机视觉大模型研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究目标和内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
铁路计算机视觉概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1计算机视觉的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2铁路领域中的计算机视觉应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3相关技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
铁路图像处理与分析方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2特征提取与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3图像分类与识别算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
高性能计算平台的选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.1服务器硬件选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2软件环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.3性能测试与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
大规模数据管理与存储方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.1数据仓库设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.2分布式存储系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.3数据清洗与整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
深度学习框架与模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.1TensorFlow或PyTorch等深度学习框架介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.2模型训练流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
6.3参数调整与超参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
模型评估与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
7.1基准测试方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
7.2测试数据集选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
7.3评估指标与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
应用案例与实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
8.1实现场景描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
8.2实例代码展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
8.3成果展示与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
9.1主要研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
9.2未来研究方向建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
9.3技术创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
铁路计算机视觉大模型研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
内容概
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