物体检索与定位
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广东广州
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作者姜文晖|责编:贾星//包宁//许璐
出版社中国铁道
ISBN9787113286552
出版时间2021-12
装帧平装
开本其他
定价45元
货号31434818
上书时间2024-06-10
商品详情
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目录
第1章 大数据时代的目标检索及应用
1.1 大数据时代的大搜索趋势
1.2 物体搜索：问题与挑战
1.2.1 示例检索
1.2.2 标签检索与定位
1.2.3 关键技术难题
1.3 针对物体检索与定位的研究历史与现状
1.3.1 基于示例的检索模型
1.3.2 图像标注
1.3.3 物体检测
1.4 技术测评
1.4.1 数据集介绍
1.4.2 性能评价指标
参考文献
第2章 视觉词组的贝叶斯池化模型
2.1 词袋模型
2.2 词袋模型相关工作
2.2.1 视觉单词的上下文建模
2.2.2 视觉突爆现象
2.2.3 贝叶斯决策理论
2.3 基于视觉词组的示例检索模型
2.3.1 视觉词组的挖掘
2.3.2 相似性度量
2.3.3 相关工作在框架下的解释
2.4 贝叶斯池化模型
2.4.1 突爆匹配与池化
2.4.2 模型的建立
2.4.3 参数估计
2.5 实验结果与分析
2.5.1 实现细节
2.5.2 参数影响
2.5.3 性能对比
2.5.4 可视化分析
小结
参考文献
第3章 位置对齐的深度示例检索模型
3.1 示例检索的研究现状
3.2 示例检索有关的技术发展
3.2.1 深度卷积网络
3.2.2 基于深度卷积网络的示例检索
3.3 模型整体结构
3.4 似物性采样
3.5 基于排序学习的深度特征学习模型
3.5.1 模型结构
3.5.2 模型训练
3.5.3 特征提取
3.6 半监督的训练数据收集策略
3.7 搜索与排序
3.7.1 级联量化编码
3.7.2 索引结构
内容摘要
物体检索与定位是计算机视觉技术核心的技术之一。
本书主要阐述了物体检索与定位中的关键问题和相关技术，包括大数据时代的目标检索及应用、视觉词组的贝叶斯池化模型、位置对齐的深度示例检索模型、多示例在线学习模型、基于显著性的深度特征表示、人工智能时代的信息检索技术展望。
本书内容新颖、条理清晰，适合作为计算机与人工智能相关行业从业人员的专业技术类参考用书。
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