人工智能 类型
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165千字 字数
2022-12-01 发行日期
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主编推荐语

从概念到用应用，剖析基于深度学习的目标检测，涵盖医疗、交通、无人驾驶领域的工程实践。

内容简介

本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，将基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点，进行深入的分析和讲解。

本书侧重对卷积神经网络的介绍。书中将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、双向生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归入不同的类别，并分别对其原理进行了概括性的讲解。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 第1版序
  • 前言
  • 基础篇
  • 第1章 深度学习概述
  • 1.1 深度学习发展简史
  • 1.2 有监督学习
  • 1.3 无监督学习
  • 1.4 强化学习
  • 1.5 小结
  • 参考资料
  • 第2章 深度神经网络
  • 2.1 神经元
  • 2.2 感知机
  • 2.3 前向传递
  • 2.4 后向传递
  • 2.5 防止过拟合
  • 2.6 小结
  • 第3章 卷积神经网络
  • 3.1 卷积层
  • 3.2 池化层
  • 3.3 反卷积
  • 3.4 感受野
  • 3.5 卷积神经网络实例
  • 3.6 小结
  • 进阶篇
  • 第4章 两阶段目标检测方法
  • 4.1 R-CNN[1]
  • 4.2 SPP-Net[2]
  • 4.3 Fast R-CNN[3]
  • 4.4 Faster R-CNN[4]
  • 4.5 R-FCN[5]
  • 4.6 Mask R-CNN[8]
  • 4.7 小结
  • 参考资料
  • 第5章 单阶段目标检测方法
  • 5.1 SSD[1]
  • 5.2 RetinaNet[2]
  • 5.3 RefineDet[3]
  • 5.4 YOLO
  • 5.5 目标检测算法应用场景举例
  • 5.6 小结
  • 参考资料
  • 应用篇
  • 第6章 肋骨骨折检测
  • 6.1 国内外研究现状
  • 6.2 解决方案
  • 6.3 预处理
  • 6.4 肋骨骨折检测
  • 6.5 实验结果分析
  • 6.6 小结
  • 参考资料
  • 第7章 肺结节检测
  • 7.1 国内外研究现状
  • 7.2 总体框架
  • 7.3 肺结节可疑位置推荐算法
  • 7.4 可疑肺结节定位算法
  • 7.5 实验结果与分析（1）
  • 7.6 假阳性肺结节抑制算法
  • 7.7 实验结果与分析（2）
  • 7.8 小结
  • 参考资料
  • 第8章 车道线检测
  • 8.1 国内外研究现状
  • 8.2 主要研究内容
  • 8.3 车道线检测系统的设计与实现
  • 8.4 车道线检测系统性能测试
  • 8.5 小结
  • 参考资料
  • 第9章 交通视频分析
  • 9.1 国内外研究现状
  • 9.2 主要研究内容
  • 9.3 交通视频分析
  • 9.4 系统测试
  • 9.5 小结
  • 参考资料
  • 第10章 道路坑洞检测
  • 10.1 系统流程
  • 10.2 道路坑洞图像生成
  • 10.3 实验与分析
  • 10.4 小结
  • 参考资料
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。