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深度學(xué)習(xí)之圖像目標(biāo)檢測與識(shí)別方法 版權(quán)信息
- ISBN：9787121488122
- 條形碼：9787121488122 ; 978-7-121-48812-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學(xué)習(xí)之圖像目標(biāo)檢測與識(shí)別方法 內(nèi)容簡介
本書介紹了深度學(xué)習(xí)在圖像目標(biāo)檢測與識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用，主要包括基于UNet的圖像去霧算法、基于特征融合GAN的圖像增強(qiáng)算法、基于ESRGAN的圖像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的圖像分割算法、基于對抗遷移學(xué)習(xí)的水下大壩裂縫圖像分割算法、基于改進(jìn)Faster-RCNN的海洋生物檢測算法、基于YOLOv4的目標(biāo)檢測算法、基于RetinaNet的密集目標(biāo)檢測算法、基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的視頻圖像目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測、基于改進(jìn)YOLOv4的嵌入式變電站儀表檢測算法等。
深度學(xué)習(xí)之圖像目標(biāo)檢測與識(shí)別方法 目錄
目 錄
第0章 緒論 1
0.1 研究背景及意義 1
0.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
0.2.1 水下圖像質(zhì)量提升方法 2
0.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法研究 5
0.2.3 裂縫圖像分割算法研究 7
0.3 本書的主要內(nèi)容及章節(jié)安排如下 9
參考文獻(xiàn) 12
第1章 基于UNet的圖像去霧算法 19
1.1 引言 19
1.2 本章算法 21
1.2.1 特征提取層 21
1.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 21
1.2.3 損失函數(shù) 25
1.3 實(shí)驗(yàn)與分析 26
1.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 26
1.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集 26
1.3.3 評價(jià)指標(biāo) 26
1.3.4 參數(shù)設(shè)置 27
1.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 27
1.3.6 運(yùn)行時(shí)間對比 31
1.4 本章小結(jié) 31
參考文獻(xiàn) 31
第2章 基于特征融合GAN的圖像增強(qiáng)算法 35
2.1 引言 35
2.2 GAN概述 35
2.2.1 GAN的基本概念 35
2.2.2 GAN的數(shù)學(xué)模型 36
2.3 基于特征融合GAN的圖像增強(qiáng)算法 37
2.3.1 顏色校正 37
2.3.2 生成器的結(jié)構(gòu) 41
2.3.3 判別器的結(jié)構(gòu) 43
2.3.4 損失函數(shù)的選擇 43
2.4 實(shí)驗(yàn)與分析 45
2.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及訓(xùn)練 45
2.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 47
2.4.3 消融實(shí)驗(yàn) 50
2.5 本章小結(jié) 52
參考文獻(xiàn) 53
第3章 基于ESRGAN的圖像超分辨率重建算法 57
3.1 引言 57
3.2 ESRGAN 57
3.3 基于ESRGAN的水下圖像超分辨率重建算法 60
3.3.1 生成器的結(jié)構(gòu) 60
3.3.2 相對判別器的結(jié)構(gòu) 63
3.3.4 損失函數(shù)的選擇 65
3.4 實(shí)驗(yàn)與分析 66
3.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及訓(xùn)練 66
3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 67
3.5 本章小結(jié) 70
參考文獻(xiàn) 70
第4章 基于嵌套UNet的圖像分割算法 73
4.1 引言 73
4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)技術(shù) 74
4.3 全卷積網(wǎng)絡(luò) 75
4.4 UNet模型 78
4.5 裂縫圖像分割模型Att_Nested_UNet
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深度學(xué)習(xí)之圖像目標(biāo)檢測與識(shí)別方法 作者簡介
史朋飛，男，博士、副教授、碩士生導(dǎo)師，CCF會(huì)員、IEEE會(huì)員，入選河海大學(xué)"大禹學(xué)者計(jì)劃”"常州市重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)緊缺人才計(jì)劃”等。主要從事機(jī)器視覺、水下探測與成像、多源信息融合等方面的研究。主持江蘇省自然科學(xué)基金1項(xiàng)、國家自然科學(xué)基金1項(xiàng)、常州市應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃1項(xiàng)。發(fā)表論文50余篇，其中SCI/EI檢索30余篇。申請發(fā)明專利20余項(xiàng)，授權(quán)10余項(xiàng)。獲得軟件著作權(quán)5項(xiàng)。獲江蘇省科學(xué)技術(shù)三等獎(jiǎng)1項(xiàng)，常州市優(yōu)秀科技論文二等獎(jiǎng)、三等獎(jiǎng)各1項(xiàng)。編寫《人工智能與機(jī)器人》教材、《水下光學(xué)圖像增強(qiáng)與復(fù)原方法及應(yīng)用》各1部等。
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