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目  錄

摘  要

ABSTRACT

第1章  緒論 1

1.1 語義分割的背景研究 1

1.2 醫(yī)學(xué)圖像分割現(xiàn)狀 1

1.3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)的嘗試 2

1.4 本文的內(nèi)容和安排 2

第2章  深度學(xué)習(xí)技術(shù) 5

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹 5

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 7

2.2.1 卷積 7

2.2.2 池化 9

2.2.3 全連接 10

2.2.4 非線性變換 10

2.3 技術(shù)工具介紹 11

2.3.1 Ubuntu 11

2.3.2 Caffe 11

2.3.3 CUDA 12

2.3.4 CuDNN 12

2.3.5 Python 12

第3章  基于深度學(xué)習(xí)的圖像語義分割 13

3.1 SegNet網(wǎng)絡(luò)模型 13

3.1.1 Convolution 13

3.1.2 Batch Normalisation 13

3.1.3 pooling&Upsamping 16

3.1.4 Deconvolution 16

3.1.5 softmax 16

3.1.6 output 17

3.2 實驗方案與安排 17

3.2.1 數(shù)據(jù)篩選 17

3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 18

3.2.3 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型 19

3.2.4 訓(xùn)練模型 24

3.2.4 預(yù)測（分割） 24

3.2.5 評估 27

3.2.5 FCN網(wǎng)絡(luò)模型 28

3.2.5 DeepLab網(wǎng)絡(luò)模型 30

第4章  總結(jié) 33

4.1 課題完成情況 33

4.2 尚存在的問題 33

4.3 進一步研究的方向 33

參考文獻 35

附錄1 37

附錄2 41

致  謝 45

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