深度學習高手筆記 (卷2)-經典應用劉岩 9787115608956 【台灣高等教育出版社】

Name: 深度學習高手筆記 (卷2)-經典應用 劉岩 9787115608956 【台灣高等教育出版社】
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書名：深度學習高手筆記 (卷2)-經典應用
ISBN：9787115608956
出版社：人民郵電
著編譯者：劉岩
頁數：327
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1641372
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內容簡介

本書通過紮實、詳細的內容，從理論知識、演算法源碼、實驗結果等方面對深度學習中涉及的演算法進行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學習在目標檢測與分割方向的前沿演算法，包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點檢測、特徵融合、損失函數、語義分割這6個方向；第二篇主要介紹深度學習在場景文字檢測與識別方向的重要突破，主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個階段的演算法；第三篇主要介紹深度學習的其他演算法與應用，包括圖像翻譯、圖神經網路、二維結構識別、人像摳圖、圖像預訓練、多模態預訓練這6個方向的演算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利演算法、Shift-and-Stitch、德勞內三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內容。本書結構清晰，內容廣度與深度齊備。通過閱讀本書，讀者可以了解前沿的深度學習演算法，擴展自己的演算法知識面。無論是從事深度學習科研的教師及學生，還是從事演算法落地實踐的工作人員，都能從本書中獲益。

作者簡介

劉岩，曾先後就讀於重慶大學軟體工程專業和澳門大學計算機科學專業，分別獲得學士和碩士學位，期間發表多篇論文。目前就職于京東零售技術研發與數據中心，主要負責電商場景下的基礎演算法研究以及內容風控業務，包括風險輿情監控和挖掘、風險電商內容的發現和治理等。擅長前沿人工智慧演算法的原理分析和落地，先後參与並負責了深度學習多個演算法在業務上的落地，例如OCR、公式識別、手勢識別、視頻摳像、文本分類，預訓練詞向量模型、語言識別、圖神經網路等。知乎賬號：大師兄。

第一篇目標檢測與分割
第1章雙階段檢測
1 1 R-CNN
1 1 1 R-CNN檢測流程
1 1 2 候選區域提取
1 1 3 預訓練及微調
1 1 4 訓練數據準備
1 1 5 NMS
1 1 6 小結
1 2 SPP-Net
1 2 1 空間金字塔池化
1 2 2 SPP-Net的推理流程
1 2 3 小結
1 3 Fast R-CNN
1 3 1 Fast R-CNN演算法介紹
1 3 2 數據準備
1 3 3 Fast R-CNN網路結構
1 3 4 多任務損失函數
1 3 5 Fast R-CNN的訓練細節
1 3 6 Fast R-CNN的推理流程
1 3 7 小結
1 4 Faster R-CNN
1 4 1 區域候選網路
1 4 2 Faster R-CNN的訓練
1 4 3 小結
1 5 R-FCN
1 5 1 提出動機
1 5 2 R-FCN的網路
1 5 3 R-FCN結果可視化
1 5 4 小結
1 6 Mask R-CNN
1 6 1 Mask R-CNN的動機
1 6 2 Mask R-CNN詳解
1 6 3 小結
1 7 Maskx R-CNN
1 7 1 權值遷移函數τ
1 7 2 Maskx R-CNN的訓練
1 7 3 小結
1 8 DCNv1和DCNv2
1 8 1 DCNv1
1 8 2 DCNv2
1 8 3 小結
第2章單階段檢測
2 1 YOLOv1
2 1 1 YOLOv1的網路結構
2 1 2 損失函數
2 1 3 小結
2 2 SSD和DSSD
2 2 1 SSD
2 2 2 DSSD

第二篇場景文字檢測與識別
第三篇其他演算法與應用
附錄A 雙線性插值
附錄B 匈牙利演算法
附錄C Shift-and-Stitch
附錄D 德勞內三角化
附錄E 圖像梯度
附錄F 仿射變換矩陣
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