卷积神经网络与计算机视觉
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作者(澳)萨尔曼·汗(Salman Khan) 等
出版社机械工业出版社
ISBN9787111622888
出版时间2019-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数184页
定价99元
货号SC:9787111622888
上书时间2024-09-16
商品详情
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内容简介:
本书自成一体，如果你既想了解CNN的原理，又想获得将CNN应用于计算机视觉的一手经验，那么本书将非常适合阅读。书中对CNN进行了全面介绍，首先是神经网络的基本概念：训练、正则化和优化。然后讨论了各种各样的损失函数、网络层和流行的CNN架构，回顾了评价CNN的不同技术，并介绍了一些常用的CNN工具和库。此外，本书还分析了CNN在计算机视觉中的应用案例，包括图像分类、对象检测、语义分割、场景理解和图像生成。
目录:
译者序
前言
致谢
作者简介
第1章简介
1.1什么是计算机视觉
1.1.1应用案例
1.1.2图像处理与计算机视觉
1.2什么是机器学习
1.2.1为什么需要深度学习
1.3本书概览
第2章特征和分类器
2.1特征和分类器的重要性
2.1.1特征
2.1.2分类器
2.2传统特征描述符
2.2.1方向梯度直方图
2.2.2尺度不变特征变换
2.2.3加速健壮特征
2.2.4传统的手工工程特征的局限性
2.3机器学习分类器
2.3.1支持向量机
2.3.2随机决策森林
2.4总结
第3章神经网络基础
3.1引言
3.2多层感知机
3.2.1基础架构
3.2.2参数学习
3.3循环神经网络
3.3.1基础架构
3.3.2参数学习
3.4与生物视觉的关联
3.4.1生物神经元模型
3.4.2神经元的计算模型
3.4.3人工神经元与生物神经元
第4章卷积神经网络
4.1引言
4.2神经网络层
4.2.1预处理
4.2.2卷积层
4.2.3池化层
4.2.4非线性
4.2.5全连接层
4.2.6转置卷积层
4.2.7感兴趣区域的池化层
4.2.8空间金字塔池化层
4.2.9局部特征聚合描述符层
4.2.10空间变换层
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