基于主动视觉方法的墙面缺陷检测方法研究

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第一章 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 装修机器人研究现状

1.2.2 主动视觉方法研究现状

1.3 本文的主要研究内容与创新点

1.3.1 主动视觉模型的研究

1.3.2 墙面缺陷检测问题

1.3.3 论文创新点

1.4 论文章节安排

第二章 相关技术基础

2.1 循环神经网络

2.1.1 典型的循环神经网络

2.1.2 长短时记忆网络

2.2 注意力机制

2.2.1 什么是注意力机制

2.2.2 几种不同的注意力方法

2.3.1 什么是强化学习

2.3.2 强化学习方法

2.4 本章小结

第三章 被动与主动视觉方法

3.1 被动视觉方法

3.1.1 常见的目标检测算法

3.1.2 被动视觉算法的缺点

3.2 主动视觉方法

3.2.1 RAM模型

3.2.2 算法介绍

3.2.3 网络参数设置

3.3 本章小结

第四章 基于强化学习的主动视觉方法研究

4.1 具有先验的注意力模型

4.1.1 具有先验的注意力模型

4.1.2 实验数据集介绍

4.1.3 实验设置与结果分析

4.2 分层循环神经网络

4.2.1 算法背景与动机

4.2.2 分层循环神经网络

4.2.3 以分层循环神经网络为核心的视觉方法

4.2.4 实验设置与结果分析

4.3 主动视觉方法

4.3.1 模型框架

4.3.2 实验设置与结果分析

4.4 本章小结

第五章 墙面缺陷检测方法研究

5.1 问题背景

5.2 实验数据集

5.3 基于注意力机制的墙面缺陷检测方法

5.3.1 基于注意力机制的墙面缺陷检测方法

5.3.2 实验设置与结果分析

5.4 基于主动视觉模型的墙面缺陷检测方法

5.4.1 基于主动视觉模型的墙面缺陷检测方法

5.4.2 实验设置与结果分析

5.5 本章小结

第六章 全文工作总结与展望

6.1 全文工作总结

6.2 后续工作展望

致 谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果