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深度學習
卷積神經網絡之圖像融合識別 版權信息
- ISBN：9787121482724
- 條形碼：9787121482724 ; 978-7-121-48272-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
卷積神經網絡之圖像融合識別 內容簡介
本書是一本探討卷積神經網絡在圖像融合、識別任務上應用的專業著作，旨在為讀者提供全面而實用的知識體系，使其能夠深入理解圖像融合與識別的原理和實現，并應用于各個領域。本書涵蓋了從卷積神經網絡基礎概念到圖像融合、識別前沿技術的全面內容，并詳細介紹了著者自身的研究成果。本書共8 章，主要包括：圖像融合與目標識別的目的、意義、基本概念、技術指標和研究歷史及現狀，卷積神經網絡，特征表示學習的多源圖像融合，多域特征對齊的多源圖像融合，小樣本遙感目標識別，復雜樣本分布的遙感目標識別，圖像融合和目標識別的實際應用，以及回顧、建議與展望。
卷積神經網絡之圖像融合識別 目錄
目 錄
第1章 緒論 1
1.1 圖像融合與目標識別的目的和意義 1
1.2 圖像融合與目標識別中的相關基本概念 2
1.2.1 圖像融合 2
1.2.2 目標識別 3
1.3 圖像融合與目標識別算法的設計要求和主要技術指標 4
1.3.1 圖像融合與目標識別算法的工程設計 4
1.3.2 圖像融合與目標識別算法的評估 4
1.4 圖像融合與目標識別技術的研究歷史及現狀 6
1.4.1 圖像融合 6
1.4.2 目標識別 8
1.5 本書的研究范圍和概覽 9
參考文獻 11
第2章 卷積神經網絡 15
2.1 引言 15
2.2 神經網絡 15
2.2.1 神經元 15
2.2.2 感知機 17
2.2.3 BP網絡與反向傳播算法 18
2.3 卷積神經網絡的基本概念和基本結構 20
2.3.1 卷積神經網絡的基本概念 20
2.3.2 卷積神經網絡的基本結構 21
2.3.3 卷積神經網絡之圖像融合識別典型模型 24
2.4 小結 33
參考文獻 33
第3章 特征表示學習的多源圖像融合 35
3.1 引言 35
3.2 交互式特征嵌入的圖像融合 35
3.2.1 方法背景 35
3.2.2 交互式特征嵌入的圖像融合網絡模型 37
3.2.3 模型訓練 40
3.2.4 實驗 41
3.3 聯合特定和通用特征表示的圖像融合 46
3.3.1 方法背景 46
3.3.2 聯合特定和通用特征表示的圖像融合網絡模型 48
3.3.3 模型訓練 52
3.3.4 實驗 53
3.4 小結 58
參考文獻 59
第4章 多域特征對齊的多源圖像融合 63
4.1 引言 63
4.2 自監督特征自適應的圖像融合 63
4.2.1 方法背景 63
4.2.2 自監督特征自適應的圖像融合網絡模型 64
4.2.3 模型訓練 68
4.2.4 實驗 69
4.3 基于元特征嵌入的圖像融合 79
4.3.1 方法背景 79
4.3.2 基于元特征嵌入的圖像融合網絡模型 80
4.3.3 模型訓練 84
4.3.4 實驗 86
4.4 小結 94
參考文獻 95
第5章 小樣本遙
展開全部
卷積神經網絡之圖像融合識別 作者簡介
趙文達，副教授，博士生導師。研究方向包括多模態圖像分析，如圖像分類、融合；圖像目標區域分割，如非聚焦模糊區域檢測；以及開放環境下遙感圖像分析，如目標檢測、識別等。在包括 CVPR，ECCV，AAAI 等本領域頂級會議，以及 IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TNNLS，IEEE TMM, IEEE TGRS，IEEE TCSVT 等本領域頂級期刊上發表學術論文40余篇。獲得 IEEE MMTC 2020 Best Conference Paper Award，ISAIR 2018 Best Student Paper Award。大連市\"科技之星”，大連理工大學\"星海骨干”計劃入選者。擔任中國人工智能學會智能融合專業委員會副秘書長，中國指揮與控制學會青年工作委員會委員，以及視覺與學習青年學者研討會議（VALSE）執行AC。
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