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包郵 基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理
作者：吳蘭
開(kāi)本：
B5
頁(yè)數(shù)：
112
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深度學(xué)習(xí)
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基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理 版權(quán)信息
- ISBN：9787030763563
- 條形碼：9787030763563 ; 978-7-03-076356-3
- 裝幀：平裝膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)瞄準(zhǔn)圖像處理方向，系統(tǒng)分析深度學(xué)習(xí)在其各環(huán)節(jié)的應(yīng)用，并引入圖像隱寫(xiě)分析方法，進(jìn)一步擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用領(lǐng)域，推動(dòng)相關(guān)理論與應(yīng)用的創(chuàng)新，助力相關(guān)行業(yè)的智能化發(fā)展。本書(shū)從圖像預(yù)處理、視頻信息補(bǔ)全、圖像分類(lèi)識(shí)別、偽造圖像隱寫(xiě)信息的預(yù)處理與識(shí)別四個(gè)部分展開(kāi)，共包含13章內(nèi)容。書(shū)中涉及的深度學(xué)習(xí)模型包括:多尺度編解碼卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多尺度特征金字塔網(wǎng)絡(luò)、雙判別器GAN、漸進(jìn)增長(zhǎng)GAN、貝葉斯正則化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度對(duì)抗域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)、深度加權(quán)子域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)等。本書(shū)力爭(zhēng)從深度學(xué)習(xí)與圖像處理的前沿出發(fā)，以期能為讀者帶來(lái)前瞻性的視角，更系統(tǒng)地掌握深度學(xué)習(xí)在圖像處理各個(gè)環(huán)節(jié)中的應(yīng)用。章節(jié)安排由淺入深，在模型概述和發(fā)展的基礎(chǔ)上有序展開(kāi)，內(nèi)容涵蓋更為廣泛，模型討論較為深入，應(yīng)用實(shí)踐力求細(xì)致，并對(duì)每章方法的性能進(jìn)行了深入的比較與評(píng)價(jià)。希望為讀者入門(mén)學(xué)習(xí)及深入鉆研提供一定幫助。
基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理 目錄
目錄
“信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書(shū)”序
前言
第1章圖像去模糊方法1
1.1多尺度編解碼深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像去模糊1
1.1.1圖像特征提取模塊1
1.1.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型5
1.1.3實(shí)驗(yàn)與分析10
1.2多尺度特征金字塔網(wǎng)絡(luò)圖像去模糊16
1.2.1特征金字塔網(wǎng)絡(luò)原理16
1.2.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型17
1.2.3實(shí)驗(yàn)與分析22
1.3本章小結(jié)25
參考文獻(xiàn)26
第2章視頻信息缺失補(bǔ)全27
2.1基于雙判別器生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的視頻單幀補(bǔ)全28
2.1.1網(wǎng)絡(luò)模型28
2.1.2損失函數(shù)30
2.1.3實(shí)驗(yàn)與分析31
2.2基于漸進(jìn)增長(zhǎng)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的視頻多幀補(bǔ)全36
2.2.1網(wǎng)絡(luò)模型36
2.2.2實(shí)驗(yàn)與分析39
2.3本章小結(jié)43參考文獻(xiàn)43
第3章圖像分類(lèi)識(shí)別45
3.1基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類(lèi)識(shí)別46
3.1.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)46
3.1.2實(shí)驗(yàn)與分析49
3.2基于貝葉斯正則化深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類(lèi)50
3.2.1深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯學(xué)習(xí)方法50
3.2.2實(shí)驗(yàn)與分析53
3.3本章小結(jié)56
參考文獻(xiàn)56
第4章圖像領(lǐng)域自適應(yīng)58
4.1基于深度對(duì)抗域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別58
4.1.1深度對(duì)抗域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)58
4.1.2實(shí)驗(yàn)與分析61
4.2基于深度加權(quán)子域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別63
4.2.1深度加權(quán)子域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)63
4.2.2實(shí)驗(yàn)與分析66
4.3基于自監(jiān)督任務(wù)*優(yōu)選擇的無(wú)監(jiān)督域自適應(yīng)68
4.3.1無(wú)監(jiān)督域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)68
4.3.2實(shí)驗(yàn)與分析72
4.4本章小結(jié)74
參考文獻(xiàn)75
第5章多源跨域圖像遷移學(xué)習(xí)76
5.1基于自監(jiān)督任務(wù)的多源無(wú)監(jiān)督域自適應(yīng)77
5.1.1多源無(wú)監(jiān)督域自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)77
5.1.2實(shí)驗(yàn)與分析81
5.2序貫式多源域自適應(yīng)85
5.2.1序貫式多源域自適應(yīng)方法85
5.2.2實(shí)驗(yàn)與分析89
5.3基于相似性度量的多源到多目標(biāo)域適應(yīng)93
5.3.1基于相似性度量的多源到多目標(biāo)域適應(yīng)方法93
5.3.2實(shí)驗(yàn)與分析97
5.4本章小結(jié)100
參考文獻(xiàn)101
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