第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 排爆机器人研究现状
1.2.2 基于深度学习的目标检测算法研究现状
1.3 研究内容
1.4 章节安排
第2章 基于深度学习的危险物目标检测基本理论
2.1 卷积神经网络
2.1.1 卷积层
2.1.2 池化层
2.1.3 全连接层
2.1.4 激活函数
2.2 卷积神经网络常见模型
2.3 本章总结
第3章 数据集的构建和模型的选择
3.1 构建危险物数据集
3.1.1 数据集采集
3.1.2 数据集清洗
3.1.3 数据集标注
3.1.4 数据增强
3.2 模型选择
3.2.1 模型介绍
3.2.2 实验结果分析
3.3 本章总结
第4章 基于深度学习的危险品检测算法优化
4.1 基于自适应空间特征融合的危险物目标检测
4.1.1 特征融合策略
4.1.2 模型构建
4.1.3 损失函数构建
4.1.4 Anchor尺寸优化
4.2 基于MobileNetV3 危险物目标检测
4.2.1 轻量型网络
4.2.2 模型构建
4.3 实验与分析
4.3.1 实验环境配置介绍
4.3.2 深度学习框架选择
4.3.3 模型训练
4.3.4 评价指标
4.3.5 实验结果及分析
4.4 本章总结
第5章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 展望
参考文献
论文写作涉及到的论文选题、标题、摘要、提纲、开题报告、答辩等方面，本网都有为大家提供相关的写作素材，有任何问题，欢迎随时咨询。
