弱監督視覺目標檢測 葉齊祥 萬方 9787030721181 【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：科學
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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：弱監督視覺目標檢測 ISBN：9787030721181 出版社：科學 著編譯者：葉齊祥 萬方 頁數：112 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1564094 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書闡述弱監督目標檢測的建模理論、優化方法和實際應用，主要內容包括弱監督目標檢測的任務定義、現有弱監督目標檢測演算法簡介和問題呈現、最小熵隱變數模型方法的建模、連續優化多示例學習方法和弱監督目標檢測演算法在X射線安檢場景中的應用。其中的主要問題包括弱監督目標檢測的定位穩定性建模、弱監督學習的非凸優化方法，以及弱監督學習在實際應用場景中的部署等。 本書可作為信息處理專業本科生與研究生的教學用書，也可供計算機視覺、機器學習等相關領域的科研人員參考。目錄 前言第1章 緒論 1 1 研究背景與意義 1 2 研究現狀與存在的問題 1 2 1 研究現狀 1 2 2 存在的問題 1 3 本書的主要研究內容 第2章 相關工作與技術 2 1 全監督目標檢測 2 1 1 候選框提取演算法 2 1 2 特徵提取 2 1 3 特徵學習 2 2 弱監督目標檢測 2 2 1 傳統方法 2 2 2 基於深度學習的方法 2 3 特徵學習與建模 2 3 1 無監督特徵預學習 2 3 2 不變性特徵 2 3 3 弱監督目標建模 2 4 弱監督語義分割與實例分割 2 5 本章小結 第3章 最小熵隱變數模型 3 1 問題簡介 3 2 最小熵隱變數模型 3 2 1 候選框團劃分 3 2 2 全局最小熵隱模型 3 2 3 局部最小熵隱模型 3 3 網路結構與實現 3 4 模型優化 3 5 模型分析 3 6 實驗結果與分析 3 6 1 實驗設定 3 6 2 候選框團的影響與分析 3 6 3 定位隨機性分析 3 6 4 模型拆解分析 3 6 5 實驗結果與對比 3 7 本章小結 第4章 漸進多示例學習 4 1 多示例學習回顧 4 2 非凸分析 4 3 漸進多示例學習 4 3 1 漸進示例挖掘 4 3 2 漸進檢測器學習 4 4 網路結構與實現 4 5 實驗結果與分析 4 5 1 實驗設定 4 5 2 連續優化方法評測 4 5 3 語義穩定極值區域 4 5 4 實驗性能與對比 4 6 本章小結 第5章 弱監督X射線圖像違禁品檢測 5 1 問題簡介 5 2 弱監督X射線違禁品定位網路 5 2 1 分層置信度傳播 5 2 2 多尺度激活 5 3 實驗結果與分析 5 3 1 實驗設置與評測 5 3 2 數據集簡介 5 3 3 分類與定位實驗 5 3 4 模型驗證實驗 5 4 本章小結 第6章 總結與展望 6 1 總結 6 2 展望 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。 |
