声明
第一章绪论
1.1课题研究背景及意义
1.2国内外研究现状及分析
1.3论文主要研究内容
1.4论文组织结构
1.5本章小结
第二章迁移学习和系统开发相关技术
2.1迁移学习理论与实现技术介绍
2.1.1卷积神经网络基本概念和特征
2.1.2卷积神经网络的介绍
2.1.3迁移学习的实现方法介绍
2.2模型迁移实现的方法和流程介绍
2.2.1微调模型的实现方法
2.2.2模型迁移实现的流程
2.3 TensorFlow深度学习框架
2.4 Django开发框架
2.5本章小结
第三章基于迁移学习的箱包五金件图像识别模型
3.1箱包五金件图像数据集
3.1.1箱包五金件图像集的采集与标注
3.1.2箱包五金件图像的增强与训练/测试集生成方法
3.2四种模型迁移实现和基于迁移学习的五金件图像识别模型构建
3.2.1基于AlexNet的模型迁移实现
3.2.2基于GoogLeNet的模型迁移实现
3.2.3基于ResNet的模型迁移实现
3.2.4基于MobileNet的模型迁移实现
3.3基于四种模型迁移构建的箱包五金件图像识别模型的测试
3.3.1测试环境、测试数据集和测试评价指标
3.3.2四种模型迁移构建的箱包五金件图像识别模型的大类测试与结果分析
3.3.3四种模型迁移构建的箱包五金件图像识别模型的小类测试与结果分析
3.3.4四种模型迁移构建的箱包五金件图像识别模型的综合评价
3.4本章小结
第四章基于web的箱包五金件图像识别系统的分析与设计
4.1可行性分析
4.1.1技术可行性分析
4.1.2经济可行性分析
4.1.3操作可行性分析
4.1.4可行性分析结论
4.2需求分析
4.2.1功能需求
4.2.2性能需求
4.2.3数据描述
4.2.4数据流图
4.2.5用例图
4.3总体设计
4.3.1系统逻辑架构设计
4.3.2系统功能结构设计
4.3.3系统功能模块描述
4.4系统数据库设计
4.5本章小结
第五章基于web的箱包五金件图像识别系统的详细设计与实现
5.1注册登录模块的详细设计与实现
5.2系统的整体功能模块的详细设计与实现
5.3系统的主要功能模块的详细设计与实现
5.3.1图像上传模块
5.3.2图像查询模块
5.3.3图像识别模块
5.3.4图像删除模块
5.4系统测试
5.4.1软件测试的目的和方法
5.4.2制定测试方案
5.4.3主要功能测试
5.4.4客户端测试
5.5本章小结
第六章总结与展望
6.1论文工作总结
6.2展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
南昌大学;
