基於深度學習的遙感影像目標識別入門與實踐 段延松 9787307238183 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：武漢大學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202308*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：基於深度學習的遙感影像目標識別入門與實踐 ISBN：9787307238183 出版社：武漢大學 著編譯者：段延松 頁數：218 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1577027 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 《基於深度學習的遙感影像目標識別入門與實踐》主要以實現遙感影像的分類、目標檢測與目標識別為目的，系統地講述了遙感技術與深度學習的關係、深度學習的數學基礎、卷積神經網路基礎、Python基本語法、深度學習框架PyTorch和TensorFlow搭建方法，最後通過LeNet實踐、Faster R-CNN實踐和U-Net實踐，帶讀者體驗深度學習應用於遙感數據處理的具體操作。 本書可作為普通高校遙感科學與技術、攝影測量與遙感、GIS、模式識別與智能處理等專業的實習教材，也可作為AI開發愛好者的自學入門教程。目錄 第1章 遙感技術與深度學習1 1 遙感技術概述 1 1 1 遙感技術與遙感影像 1 1 2 遙感影像處理 1 1 3 遙感影像處理新理論——攝影測量遙感 1 2 深度學習概述 1 2 1 深度學習的起源階段 1 2 2 深度學習的發展階段 1 2 3 深度學習的爆發階段 第2章 計算機操作與GPU基礎 2 1 計算機操作基礎 2 1 1 計算機的命令行操作 2 1 2 命令行擴展工具conda 2 2 GPU基礎 2 2 1 GPU概述 2 2 2 GPU與并行計算 2 2 3 GPU開發平台 第3章 深度學習的數學基礎 3 1 張量基礎 3 1 1 張量概述 3 1 2 常見的張量數據 3 1 3 典型張量運算及特點 3 1 4 張量運算函數舉例 3 2 卷積基礎 3 2 1 離散卷積計算 3 2 2 卷積與互相關 3 2 3 卷積的應用 3 3 數學優化基礎 3 3 1 數學優化類型 3 3 2 數學優化演算法 3 3 3 學習率 3 3 4 損失函數 第4章 卷積神經網路基礎 4 1 神經網路基礎 4 1 1 感知機 4 1 2 多層感知機 4 1 3 反向傳播 4 2 卷積神經網路 4 2 1 輸入層 4 2 2 卷積層 4 2 3 激活函數 4 2 4 池化層 4 2 5 全連接層 4 2 6 輸出層 4 3 典型卷積神經網路模型 4 3 1 LeNet模型 4 3 2 AlexNet模型 4 3 3 VGGNet模型 第5章 Python基礎 5 1 Python概述 5 2 Python環境搭建 5 3 Python程序 5 3 1 Pvthon編程 5 3 2 Python註釋 5 3 3 Python縮進 5 3 4 Python編碼規範 5 3 5 Python標識符規範 5 3 6 Python關鍵字 5 3 7 Python內置函數 5 4 Python基本語法 5 4 1 Python變數類型 5 4 2 Python運算符 5 4 3 Python容器 5 4 4 Python字元串 5 4 5 Python控制語句 5 4 6 Python函數 5 4 7 Python的類 5 4 8 Python的文件操作 5 5 Python模塊、包與入口函數 5 5 1 Python模塊 5 5 2 Python模塊導入 5 5 3 設置Python的執行方式 5 6 Python擴展模塊 5 6 1 數值計算NumPy 5 6 2 數學工具SciPy 5 6 3 繪圖庫Matplotlib 5 6 4 計算機視覺庫OpenCV 5 6 5 地理空間數據抽象庫GDAL 第6章 深度學習框架 6 1 深度學習框架概述 6 1 1 什麼是深度學習框架 6 1 2 如何學好深度學習框架 6 2 PyTorch 6 2 1 PyTorch環境搭建 6 2 2 PyTorch簡單測試 6 2 3 PyTorch的組成與使用 6 2 4 PyTorch構建神經網路 6 3 TensorFlow 6 3 1 TensorFlow環境搭建 6 3 2 TensorFlow簡單測試 6 3 3 TensorFlow的組成與使用 6 3 4 TensorFlow構建神經網路 6 3 5 TensorFlow可視化TensorBoard 6 4 Caffe 6 4 1 Caffe環境搭建 6 4 2 Caffe的簡單使用 6 4 3 Caffe的組成與使用 6 5 其他框架 6 5 1 MXNet 6 5 2 Paddle 6 5 3 CNTK 6 5 4 MatConvNet 6 5 5 DeepLearning4j 6 5 6 DarkNet 第7章 遙感影像分類檢測與識別 7 1 影像分類LeNet實踐 7 1 1 LeNet概述 7 1 2 LeNet代碼編寫和數據準備 7 1 3 LeNet模型訓練和結果評估 7 1 4 LeNet模型擴展練習 7 2 目標檢測Faster R-CNN實踐 7 2 1 Faster R-CNN概述 7 2 2 Faster R-CNN代碼編寫和數據準備 7 2 3 Faster R-CNN模型訓練和結果評估 7 2 4 Faster R-CNN模型擴展練習 7 3 目標識別UNet實踐 7 3 1 UNet概述 7 3 2 UNet代碼編寫和數據準備 7 3 3 UNet模型訓練和結果評估 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
