發(fā)布時間：2022-01-11 05:31

　　視覺重復(fù)模式指的是在空間上或時間上重復(fù)循環(huán)出現(xiàn),并且在圖像內(nèi)或圖像序列間形成了一定的排列的模式,結(jié)構(gòu),物體。具體的例子在人類活動范圍內(nèi)大量存在,如建筑的窗戶,貨架上的商品,生產(chǎn)車間中的產(chǎn)品,視頻中的人類運動等。因此,重復(fù)模式的研究與分析具有極高的學(xué)術(shù)研究價值與工業(yè)應(yīng)用價值。如今,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在許多視覺應(yīng)用上得到了廣泛應(yīng)用,極大地推動了計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展。然而,目前基于深度學(xué)習(xí)的視覺重復(fù)模式的研究與分析仍然處于早期探索階段。這是因為視覺重復(fù)模式的定義是一個比較高層次的語義范疇,往往依賴于大量人類先驗知識。而目前的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法只是簡單的人為設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以擬合任務(wù)描述,其中的基于先驗知識的邏輯推理過程往往被忽略,因此難以解決規(guī)則復(fù)雜的重復(fù)模式分析問題。然而,考慮到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身強大的特征提取能力以及上下文信息的融合能力,基于深度學(xué)習(xí)的重復(fù)模式分析與應(yīng)用應(yīng)當具有極大的潛力。本文為了解決深度學(xué)習(xí)在視覺重復(fù)模式分析與應(yīng)用中因為規(guī)則復(fù)雜難以被應(yīng)用的困境,以如何把人類對于視覺重復(fù)模式的先驗知識融入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)為著力點,研究若干個視覺重復(fù)模式相關(guān)的視覺任務(wù),包括時間域重復(fù)模式計數(shù),空間域的密集重... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：114 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

一種基于傳統(tǒng)特征的時域重復(fù)模式計數(shù)的現(xiàn)有方法示意圖（取自文獻[9]）

一種基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的時域重復(fù)模式計數(shù)的現(xiàn)有方法示意圖（取自文獻[8]）

Ren等人所提出的Faster-R-CNN網(wǎng)絡(luò)示意圖（取自文獻[49]）


本文編號：3582186