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共70章
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版权信息
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内容提要
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前言
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第1章 深度学习与计算机视觉基础
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1.1 人工智能简介
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1.2 深度学习的崛起以及存在的问题
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1.3 神经网络的基本概念
1.4 卷积神经网络原理
1.5 计算机视觉简介
参考文献
第2章 基于深度学习的图像分类算法
2.1 图像分类——从特征设计到卷积神经网络结构设计
2.2 卷积神经网络结构演化
2.3 神经架构搜索
2.4 CNN的计算量与参数计算方法
2.5 小结
参考文献
第3章 基于深度学习的目标检测算法
3.1 目标检测——从特征设计到深度学习
3.2 目标检测的重要概念
3.3 双阶段检测算法
3.4 单阶段检测算法
3.5 融合单阶段和双阶段的算法
3.6 从头训练的检测算法
3.7 检测任务中的级联设计
3.8 多尺度目标检测
3.9 检测任务中的不平衡处理策略
3.10 锚框的轮回
3.11 目标检测的骨干网络设计
3.12 检测算法加速
3.13 自然场景文字检测
3.14 遥感图像目标检测
3.15 常用数据集和评价指标
参考文献
第4章 基于深度学习的图像语义分割算法
4.1 图像语义分割简介
4.2 语义分割研究难点
4.3 语义分割算法模型
4.4 图像实时语义分割
4.5 图像分割数据集以及评价指标
参考文献
第5章 基于深度学习的人体姿态估计算法
5.1 人体姿态估计任务简介
5.2 单人姿态估计
5.3 自顶向下的多人姿态估计
5.4 自底向上的多人姿态估计
5.5 常用数据集以及评价指标
参考文献
第6章 基于深度学习的行人重识别与目标跟踪
6.1 行人重识别任务简介
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