学位论文提纲怎么写？本文以计算机论文为例，为大家列举了3篇论文提纲范文，多参考学习，希望对你的论文写作有帮助。
计算机论文提纲
论文提纲范文样本一：基于机器视觉的收藏币币面品相质量检测技术研究
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.1.1 收藏币品相研究背景
1.1.2 收藏币品相检测研究意义
1.2 国内外收藏币品相检测研究现状
1.3 课题研究内容
1.4 课题章节内容安排
第二章 收藏币币面品相质量检测系统设计
2.1 币面缺陷定义及分类
2.2 图像采集系统设计
2.2.1 机器视觉系统概述
2.2.2 系统总体结构设计
2.2.3 工业相机选型
2.2.4 光学镜头选型
2.2.5 光源选型
2.2.6 币图像采集平台机构设计
2.3 本章小结
第三章 基于图像特征的收藏币图像分类
3.1 收藏币币面图像特征概述
3.2 收藏币图像的预处理与分割
3.2.1 币图像的预处理
3.2.2 币图像的分割
3.3 收藏币图像识别分类
3.3.1 图像匹配及配准的主要方法
3.3.2 图像金字塔分层搜索
3.4 实验结果及分析
3.4.1 币样本图像采集
3.4.2 币配准模板创建
3.4.3 币类型识别配准测试
3.5 本章小结
第四章 收藏币币面特征分割及品相检测算法
4.1 图像区域特征参数描述
4.1.1 图像几何、形状特征常用参数描述
4.2 收藏币币面缺陷的提取及分类
4.2.1 基于阈值分割法的币面缺陷提取
4.2.2 基于几何、形状特征的币面缺陷分类及品相检测
4.2.3 实验结果分析
4.3 本章小结
第五章 收藏币币面品相质量检测方法实现
5.1 软件开发工具及软件功能分析
5.2 软件开发及应用
5.3 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 主要结论
6.2 研究展望
参考文献
论文提纲范文样本二：基于PyTorch的儿童阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的辅助诊断研究
摘要
abstract
1.绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 人脸辅助诊断技术研究现状
1.2.2 基于深度学习的人脸辅助诊断技术相关研究
1.2.3 关于OSA疾病的儿童人脸辅助诊断技术研究现状
1.3 本文的主要研究工作
1.4 论文章节安排
1.5 本章小结
2.预备知识
2.1 基于深度学习的图像分类方法
2.2 现代经典的卷积神经网络模型
2.2.1 LeNet-5网络
2.2.2 AlexNet网络
2.2.3 VGG网络
2.2.4 ResNet网络
2.3 迁移学习
2.4 深度学习框架PyTorch
2.5 本章小结
3.图像的收集与预处理
3.1 人脸图像数据的采集
3.1.1 面部图像采集
3.1.2 伦理规定
3.1.3 数据集的整理
3.2 人脸图像预处理
3.2.1 人脸对齐并裁剪
3.2.2 光照校准
3.2.3 图像增强
3.3 数据增强
3.4 本章小结
4.儿童OSA人脸辅助诊断
4.1 问题定义
4.2 实验流程
4.3 基于迁移学习VGG16的儿童OSA人脸辅助诊断模型
4.4 基于双线性网络的儿童OSA人脸辅助诊断模型
4.5 实验分析
4.5.1 分析依据
4.5.2 OSA患儿的识别
4.5.3 OSA患儿的分级诊断
4.6 本章小结
5.总结与展望
5.1 总结
5.2 不足与展望
参考文献
学位论文提纲
论文提纲范文样本三：基于深度学习的肺结节检测模型与算法研究
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于传统机器学习方法
1.2.2 基于深度学习的研究
1.3 研究内容与主要工作
1.4 论文结构安排
2 相关理论知识
2.1 人工神经网络及深度学习
2.2 卷积神经网络
2.2.1 卷积层
2.2.2 池化层
2.2.3 激活函数
2.2.4 全连接层
2.3 医学影像
2.3.1 计算机断层扫描成像
2.3.2 肺结节相关知识
2.3.3 肺结节检测数据集
2.4 本章小结
3 基于残差U-Net的肺结节检测模型与算法
3.1 数据预处理
3.2 RU-Net网络结构设计
3.2.1 U-Net网络结构
3.2.2 改进的网络结构
3.2.3 改进的损失函数
3.3 3D CNN分类网络
3.4 实验结果与分析
3.4.1 实验细节
3.4.2 评估指标
3.4.3 实验结果
3.5 本章小结
4 基于多策略融合的肺结节检测模型与算法
4.1 R2AGU-Net网络结构设计
4.1.1 循环残差卷积模块
4.1.2 融合的注意力门机制
4.1.3 改进的损失函数
4.2 3D CNN分类网络
4.3 实验结果与分析
4.3.1 数据增强
4.3.2 R2AGU-Net网络结构对比实验
4.3.3 假阳性减少网络对比实验
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
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