深度学习高手笔记 卷2：经典应用

图书标准信息

• 作者 刘岩（@大师兄）
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2024-06
• 版次 1
• ISBN 9787115608956
• 定价 129.80元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 348页
• 字数 558千字

【内容简介】

:
本书通过扎实、详细的内容，从理论知识、算法源码、实验结果等方面对深度学习中涉及的算法进行分析和介绍。本书共三篇，第一篇主要介绍深度学习在目标检测与分割方向的前沿算法，包括双阶段检测、单阶段检测、无锚点检测、特征融合、损失函数、语义分割这6个方向；第二篇主要介绍深度学习在场景文字检测与识别方向的重要突破，主要介绍场景文字检测、场景文字识别这两个阶段的算法；第三篇主要介绍深度学习的其他算法与应用，包括图像翻译、图神经网络、二维结构识别、人像抠图、图像预训练、多模态预训练这6个方向的算法。附录部分介绍双线性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德劳内三角化、图像梯度、仿射变换矩阵等内容。
    本书结构清晰，内容广度与深度齐备。通过阅读本书，读者可以了解前沿的深度学习算法，扩展自己的算法知识面。无论是从事深度学习科研的教师及学生，还是从事算法落地实践的工作人员，都能从本书中获益。

【作者简介】

:
刘岩，曾先后就读于重庆大学软件工程专业和澳门大学计算机科学专业，分别获得学士和硕士学位，期间发表多篇论文。目前就职于京东零售技术研发与数据中心，主要负责电商场景下的基础算法研究以及内容风控业务，包括风险舆情监控和挖掘、风险电商内容的发现和治理等。擅长前沿人工智能算法的原理分析和落地，先后参与并负责了深度学习多个算法在业务上的落地，例如OCR、公式识别、手势识别、视频抠像、文本分类，预训练词向量模型、语言识别、图神经网络等。知乎账号：大师兄。

【目录】

第一篇 目标检测与分割

第1章 双阶段检测

1.1R-CNN

1.1.1R-CNN检测流程

1.1.2候选区域提取

1.1.3预训练及微调

1.1.4训练数据准备

1.1.5NMS

1.1.6小结

1.2SPP-Net

1.2.1空间金字塔池化

1.2.2SPP-Net的推理流程

1.2.3小结

1.3 Fast R-CNN

1.3.1 Fast R-CNN算法介绍

1.3.2数据准备

1.3.3Fast R-CNN网络结构

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