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题名/责任者:

深入理解计算机视觉:关键算法解析与深度神经网络设计/张晨然著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2023.5

ISBN及定价:

978-7-121-45258-1/CNY139.00

载体形态项:

xviii, 410页:图;24cm

并列正题名:

Comprehensive understanding of computer vision

其它题名:

关键算法解析与深度神经网络设计

个人责任者:

张晨然 著

学科主题:

计算机视觉

中图法分类号:

TP302.7

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

责任者附注:

张晨然, 本科毕业于天津大学通信工程专业, 硕士研究生阶段就读于厦门大学, 主攻嵌入式系统和数字信号底层算法, 具备扎实的理论基础。

书目附注:

有书目 (第407-410页)

提要文摘附注:

本书对二维、三维目标识别技术涉及的骨干网络及入门必备的计算机视觉算法进行全面的介绍。本书由浅入深地介绍了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士顿房产、ModelNet等经典二维、三维数据集和相关国际赛事, 还介绍了TensorFlow中的二维卷积层、全连接层、激活层、池化层、批次归一化层、随机失活层的算法和梯度下降原理, AlexNet、VGG、ResNet、DarkNet、CSP-DarkNet等经典骨干网络的设计原理, 以及PointNet、GCN等三维计算机视觉神经网络。

使用对象附注:

本书适合具备一定计算机、通信、电子等理工科专业基础的本科学生、研究生及软件工程师阅读, 读者需具备高等数学、线性代数、概率论、Python编程、图像处理等基础知识

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