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深度學習高手筆記 卷2:經典應用

包郵 深度學習高手筆記 卷2:經典應用

出版社:人民郵電出版社出版時間:2024-06-01
開本: 16開 頁數: 330
中 圖 價:¥90.9(7.0折) 定價  ¥129.8 登錄后可看到會員價
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深度學習高手筆記 卷2:經典應用 版權信息

  • ISBN:9787115608956
  • 條形碼:9787115608956 ; 978-7-115-60895-6
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

深度學習高手筆記 卷2:經典應用 本書特色

緊跟AI發展熱點,深入探討了深度學習在目標檢測與分割、場景文字檢測與識別、圖像翻譯等多個前沿領域的應用,為你揭開了深度學習算法的神秘面紗;本書不僅涵蓋深度學習的經典應用場景,更從算法原理、公式推導、源碼分析到實驗結果,全方位解析深度學習算法的精髓,清晰演示算法的演進脈絡;書中還特別強調了算法中的數學原理,如雙線性插值、匈牙利算法等,幫助讀者從根本上理解算法的內在邏輯;本書不僅能夠擴展你的算法知識面,更能讓你深入理解主流算法,構建起自己的知識體系,掌握模型優化的關鍵方法;現在,讓我們一起翻開本書,探索深度學習的奧秘,把握AI時代的脈搏,開啟一段知識與技術的深度之旅!

深度學習高手筆記 卷2:經典應用 內容簡介

本書通過扎實、詳細的內容,從理論知識、算法源碼、實驗結果等方面對深度學習中涉及的算法進行分析和介紹。本書共三篇,**篇主要介紹深度學習在目標檢測與分割方向的前沿算法,包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點檢測、特征融合、損失函數、語義分割這 6 個方向;第二篇主要介紹深度學習在場景文字檢測與識別方向的重要突破,主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個階段的算法;第三篇主要介紹深度學習的其他算法與應用,包括圖像翻譯、圖神經網絡、二維結構識別、人像摳圖、圖像預訓練、多模態預訓練這6個方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內容。 本書結構清晰,內容廣度與深度齊備。通過閱讀本書,讀者可以了解前沿的深度學習算法,擴展自己的算法知識面。無論是從事深度學習科研的教師及學生,還是從事算法落地實踐的工作人員,都能從本書中獲益。

深度學習高手筆記 卷2:經典應用 目錄

第 一篇 目標檢測與分割 第 1 章 雙階段檢測 3 11 R-CNN 4 111 R-CNN 檢測流程 5 112 候選區域提取 6 113 預訓練及微調 7 114 訓練數據準備 7 115 NMS 8 116 小結 9 12 SPP-Net 9 121 空間金字塔池化 10 122 SPP-Net 的推理流程 11 123 小結 13 13 Fast R-CNN 13 131 Fast R-CNN 算法介紹 13 132 數據準備 14 133 Fast R-CNN 網絡結構 15 134 多任務損失函數 16 135 Fast R-CNN 的訓練細節17 136 Fast R-CNN 的推理流程18 137 小結 18 14 Faster R-CNN 18 141 區域候選網絡 18 142 Faster R-CNN 的訓練 22 143 小結 22 15 R-FCN 23 151 提出動機 23 152 R-FCN 的網絡 24 153 R-FCN 結果可視化 26 154 小結 27 16 Mask R-CNN 27 161 Mask R-CNN 的動機 28 162 Mask R-CNN 詳解 28 163 小結 31 17 MaskX R-CNN 31 171 權值遷移函數 32 172 MaskX R-CNN 的訓練 32 173 小結 33 18 DCNv1 和 DCNv2 33 181 DCNv1 33 182 DCNv2 36 183 小結 39 第 2 章 單階段檢測 40 21 YOLOv1 41 211 YOLOv1 的網絡結構 42 212 損失函數 44 213 小結 46 22 SSD 和 DSSD 47 221 SSD 48 222 DSSD 51 223 小結 53 23 YOLOv2 54 231 YOLOv2:更快,更高 54 232 YOLO9000:更強 59 233 小結 61 24 YOLOv3 61 241 多標簽任務 62 242 骨干網絡 62 243 多尺度特征 63 244 錨點聚類 63 245 YOLOv3 一些失敗的嘗試 64 246 小結 64 25 YOLOv4 65 251 背景介紹 65 252 數據 65 253 模型 69 254 后處理 78 255 YOLOv4 改進介紹 79 256 小結 82 第 3 章 無錨點檢測 83 31 DenseBox 84 311 DenseBox 的網絡結構 84 312 多任務模型 85 313 訓練數據 86 314 結合關鍵點檢測 87 315 測試 88 316 小結 88 32 CornerNet 89 321 背景 89 322 CornerNet 詳解 90 323 小結 95 33 CornerNet-Lite 96 331 CornerNet-Saccade 96 332 CornerNet-Squeeze 99 333 小結 99 34 CenterNet 99 341 網絡結構 100 342 數據準備 102 343 損失函數 103 344 推理過程 104 345 小結 104 35 FCOS 104 351 算法背景 105 352 FCOS 的網絡結構 105 353 多尺度預測 107 354 測試 107 355 小結 107 36 DETR 107 361 網絡結構 108 362 損失函數 109 363 小結 111 第 4 章 特征融合 112 41 FPN 113 411 CNN 中的常見骨干網絡 113 412 FPN 的網絡結構 114 413 FPN 的應用 116 414 小結 116 42 PANet 117 421 PANet 117 422 小結 120 43 NAS-FPN 121 431 NAS-FPN 算法詳解 121 432 NAS-FPN Lite 125 433 小結 125 44 Effi cientDet 125 441 BiFPN 126 442 EfficientDet 詳解 127 443 小結 128 第 5 章 損失函數 129 51 Focal Loss 129 511 Focal Loss 介紹 130 512 RetinaNet132 513 小結132 52 IoU 損失 133 521 背景知識 133 522 IoU 損失133 523 UnitBox 網絡結構135 524 小結136 53 GIoU 損失 136 531 算法背景 136 532 GIoU 損失詳解137 533 小結139 54 DIoU 損失和 CIoU 損失 140 541 背景140 542 DIoU 損失141 543 CIoU 損失142 544 小結142 55 Focal-EIoU 損失 143 551 EIoU 損失143 552 Focal L1 損失144 553 Focal-EIoU 損失146 554 小結146 第 6 章 語義分割 147 61 FCN 和 SegNet 148 611 背景知識 148 612 FCN 詳解149 613 SegNet 詳解150 614 分割指標 151 615 小結152 62 U-Net 152 621 U-Net 詳解153 622 數據擴充 155 623 小結155 63 V-Net 156 631 網絡結構 156 632 Dice 損失 160 633 小結161 64 DeepLab 系列 161 641 DeepLab v1161 642 DeepLab v2164 643 DeepLab v3165 644 DeepLab v3+167 645 小結170 第二篇 場景文字檢測與識別 第 7 章 場景文字檢測 173 71 DeepText 173 711 RPN 回顧174 712 DeepText 詳解175 713 小結175 72 CTPN 176 721 算法流程 176 722 數據準備 177 723 CTPN 的錨點機制 177 724 CTPN 中的 RNN178 725 邊界微調 178 726 CTPN 的損失函數 179 727 小結179 73 RRPN 179 731 RRPN 詳解180 732 位置精校 183 733 小結184 74 HED 185 741 HED 的骨干網絡 186 742 整體嵌套網絡 186 743 HED 的損失函數 187 744 小結 188 75 HMCP 188 751 HMCP 的標簽值 189 752 HMCP 的骨干網絡 190 753 訓練 190 754 檢測 191 755 小結 193 76 EAST 193 761 網絡結構 193 762 EAST 的標簽生成 194 763 EAST 的損失函數 196 764 局部感知 NMS 196 765 Advanced-EAST 197 766 小結 198 77 PixelLink 198 771 骨干網絡 199 772 PixelLink 的標簽 199 773 PixelLink 的損失函數 200 774 后處理 201 775 小結 201 第 8 章 場景文字識別 202 81 STN 202 811 空間變形模塊 203 812 STN 205 813 STN 的應用場景 205 814 小結 207 82 RARE 207 821 基于 TPS 的 STN 208 822 序列識別網絡 210 823 訓練 212 824 基于字典的測試 212 825 小結 212 83 Bi-STET 212 831 殘差網絡 213 832 編碼層 213 833 解碼層 214 834 小結 214 84 CTC 214 841 算法詳解 215 842 小結 219 第三篇 其他算法與應用 第 9 章 圖像翻譯 223 91 GAN 223 911 邏輯基礎 224 912 GAN 的訓練 224 913 GAN 的損失函數 225 914 理論證明 226 915 小結 230 92 Pix2Pix 230 921 背景知識 231 922 Pix2Pix 解析 232 923 小結 234 93 Pix2PixHD 235 931 網絡結構 235 932 輸入數據 240 933 損失函數 241 934 圖像生成 241 935 小結 242 94 圖像風格遷移 242 941 算法概覽 243 942 內容表示 244 943 風格表示 245 944 風格遷移 246 945 小結247 第 10 章 圖神經網絡248 101 GraphSAGE 249 1011 背景知識 249 1012 算法詳解 249 1013 小結254 102 GAT 254 1021 GAT 詳解 254 1022 GAT 的推理257 1023 GAT 的屬性257 1024 小結258 103 HAN 258 1031 基本概念 258 1032 HAN 詳解259 1033 小結261 第 11 章 二維結構識別 262 111 Show and Tell 262 1111 網絡結構 263 1112 解碼264 1113 小結264 112 Show Attend and Tell 264 1121 整體框架 265 1122 小結268 113 數學公式識別268 1131 基礎介紹 269 1132 公式識別模型詳解272 1133 小結277 第 12 章 人像摳圖278 121 Background Matting 278 1211 輸入279 1212 生成模型 280 1213 判別模型 280 1214 模型訓練 281 1215 模型推理 282 1216 小結282 122 Background Matting v2 283 1221 問題定義 283 1222 網絡結構 284 1223 訓練286 1224 小結286 第 13 章 圖像預訓練287 131 MAE 287 1311 算法動機 287 1312 掩碼機制 288 1313 模型介紹 289 1314 小結291 132 BEiT v1 291 1321 背景介紹 292 1322 BEiT v1 全覽292 1323 BEiT v1 的模型結構293 1324 掩碼圖像模型 294 1325 BEiT v1 的損失函數294 1326 小結295 133 BEiT v2 295 1331 背景介紹 295 1332 BEiT v2 概述296 1333 矢量量化 - 知識蒸餾296 1334 BEiT v2 預訓練297 1335 小結298 第 14 章 多模態預訓練 299 141 ViLBERT 299 1411 模型結構 300 1412 預訓練任務 301 1413 模型微調 302 1414 小結 303 142 CLIP 304 1421 數據收集 304 1422 學習目標:對比學習(Contrastive Learning)預訓練 304 1423 圖像編碼器 305 1424 文本編碼器 306 1425 CLIP 用于圖像識別 306 1426 模型效果 306 1427 小結 307 143 DALL-E 307 1431 背景知識:變分自編碼器 308 1432 階段一:離散變分自編碼器309 1433 階段二:先驗分布學習 310 1434 圖像生成 312 1435 混合精度訓練 312 1436 分布式運算 313 1437 小結 313 144 VLMo 314 1441 算法動機 314 1442 MoME Transformer 314 1443 VLMo 預訓練 315 1444 小結 318 145 BEiT v3 318 1451 背景:大融合 319 1452 BEiT v3 詳解320 1453 小結 322 附錄 A 雙線性插值 323 附錄 B 匈牙利算法 324 附錄 C Shift-and-Stitch 325 附錄 D 德勞內三角化 328 附錄 E 圖像梯度 329 附錄 F 仿射變換矩陣 330
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深度學習高手筆記 卷2:經典應用 作者簡介

劉巖,曾先后就讀于重慶大學軟件工程專業和澳門大學計算機科學專業,分別獲得學士和碩士學位,期間發表多篇論文。目前就職于京東零售技術研發與數據中心,主要負責電商場景下的基礎算法研究以及內容風控業務,包括風險輿情監控和挖掘、風險電商內容的發現和治理等。擅長前沿人工智能算法的原理分析和落地,先后參與并負責了深度學習多個算法在業務上的落地,例如 OCR、公式識別、手勢識別、視頻摳像、文本分類,預訓練詞向量模型、語言識別、圖神經網絡等。知乎賬號:大師兄。

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