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基于深度学习的微弱光照目标检测技术研究
目录
基于深度学习的微弱光照目标检测技术研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
微弱光照条件下的目标检测挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1光照不足对图像质量的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2目标检测算法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3难点与机遇分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.3深度学习在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
微弱光照目标检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1基于深度学习的图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1.1图像增强算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.1.2光照补偿方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2深度学习目标检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.2.1区域提议网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.2.2两阶段检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.2.3一阶段检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.3微弱光照下的目标检测模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.3.1损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.3.2权重衰减策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.3.3特征融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
实验设计与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.1数据集构建与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.2实验环境与工具．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
5.3评价指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
5.4实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
6.1实际场景中的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
6.2案例效果评估与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
7.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
7.2存在的问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
7.3未来研究方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
基于深度学习的微弱光照目标检测技术研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．48
内容概述．．．．．
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