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题名/责任者:

深度学习与目标检测:工具、原理与算法/涂铭, 金智勇著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.9

ISBN及定价:

978-7-111-69034-4/CNY89.00

载体形态项:

x, 226页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning and object detection:tools, principles and algorithms

其它题名:

工具、原理与算法

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

涂铭 著

个人责任者:

金智勇 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

涂铭, 资深数据架构师和人工智能技术专家, 现就职于腾讯, 曾就职于阿里。对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java等相关技术有深入的研究, 积累了丰富的实践经验。金智勇, 计算机视觉算法专家, 在计算机视觉领域深耕12年。现就职于百度, 曾就职于阿里和三星等知名高新技术企业。

提要文摘附注:

本书由浅入深地向读者讲解目标检测技术, 用相对通俗的语言来介绍算法的北京和原理。主要内容如下: 第1章简述了目标检测的定义及应用场景, 并介绍了20年来目标检测技术的发展历程。第2章主要对目标检测的前置技术做了简单介的绍, 同时介绍了本书后续章节实战案例中会用到的环境。第3-5章图像分类技术的基础知识, 包括数据预处理、卷积神经网络等。该部分的代码主要使用PyTorch实现。没有图像分类基础的读者需要理解这几章的内容之后再学习后续章节, 有卷积神经网络基础的读者可以有选择地学习。第6章比较详细地介绍了香港中文大学的开源算法库mmdetection。第7章主要介绍了目标检测的基本概念, 在进入代码实战之前, 我们必须先理解基本原理。第8-10章是本书的核心内容, 详细讲解了目标检测技术的一阶段算法、两阶段算法以及提升算法性能的常用方法。第11章简单介绍了目标检测的相关案例 (以工业为背景), 以帮助读者构建一个更完整的知识体系。

使用对象附注:

本书适合统计学、计算机科学技术等相关专业的学生, 信息科学和计算机科学爱好者, 人工智能相关专业的研究人员

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