機器視覺檢測與識別技術及應用-基於深度學習 張勤儉 9787122456830 【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:化學工業
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書名:機器視覺檢測與識別技術及應用-基於深度學習
ISBN:9787122456830
出版社:化學工業
著編譯者:張勤儉
頁數:260
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1672026
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內容簡介

《機器視覺檢測與識別技術及應用:基於深度學習》致力於深入剖析機器視覺檢測與識別技術的內在機理、實用策略及其多元化應用,旨在為讀者搭建起一個堅實而全面的理論知識與實踐經驗的橋樑。內容涉獵廣泛,既涵蓋圖像處理、特徵提取、目標檢測,又深入探索圖像分割、人臉識別、物體識別等,從基礎概念到高級演算法,全面又深入。在深度解讀各個主題的同時,本書注重理論與實踐的緊密結合,相關章節均配以典型的案例分析,展示這些技術在現實場景中的具體應用。 通過閱讀本書,讀者將深入理解機器視覺技術的運作原理,並學會如何將這些技術靈活運用於解決實際問題。此外,本書還特別關注機器視覺技術所帶來的倫理、隱私和社會影響等深層次議題,確保技術的發展既有利於社會進步,又尊重和保護個體的權利與隱私,實現可持續發展。 本書適合從事計算機視覺、人工智慧、圖像處理以及相關領域研究和開發的專業人士閱讀,也可作為高等院校計算機相關專業的教材,對機器視覺感興趣的人群也可以閱讀。

作者簡介

張勤儉,北京信息科技大學教授,博士生導師。現任超聲加工技術委員會副主任、中國模具工業協會拉絲模委員會副主任、中國機械工程學會特種加工分會副秘書長、中國機械製造工藝協會理事。2002年被評為「北京市科技新星」,主持國家重點研發計劃等省部級以上項目10餘項,獲省部級以上獎勵4項,出版專著3部,發表學術論文100餘篇。主要研究方向:特種加工技術、工藝與設備;智能(醫療)機器人技術。

目錄

第1章 機器視覺概述
1 1 機器視覺的基本概念
1 2 機器視覺的發展歷程
1 3 機器視覺的發展趨勢
1 4 機器視覺的應用領域
第2章 深度學習基礎知識
2 1 基本概念與理論
2 2 基本思想
2 3 深度學習常用的方法
第3章 深度學習與機器視覺
3 1 深度學習應用於機器視覺
3 2 深度學習應用於機器視覺的例子
3 2 1 基於深度學習的機器視覺在谷歌中的應用
3 2 2 基於深度學習的機器視覺在百度中的應用
3 2 3 基於深度學習的機器視覺在醫療中的應用
3 2 4 基於深度學習的機器視覺在安防中的應用
3 2 5 基於深度學習的機器視覺在攝影攝像中的應用
3 3 機器視覺的關鍵深度學習方法和應用
第4章 圖像分類與參數學習
4 1 圖像分類基礎
4 2 線性分類器
4 3 損失函數
4 3 1 損失函數的作用
4 3 2 常見的損失函數
第5章 Transformer
5 1 Transformer背景
5 1 1 Transformer簡介
5 1 2 傳統序列模型的局限性
5 2 Transformer模型
5 2 1 Transformer基本框架
5 2 2 輸入部分
5 2 3 編碼器結構
5 2 4 解碼器結構
5 3 Transformer在機器視覺中的應用
5 3 1 Detection Transformer(DETR)
5 3 2 Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers(UP-DETR)
5 3 3 Deformable DETR
第6章 基於深度學習的目標檢測
6 1 目標檢測技術
6 1 1 目標檢測概念
6 1 2 目標檢測評價指標
6 1 3 目標檢測數據集
6 2 目標檢測方法
6 2 1 傳統目標檢測演算法
6 2 2 基於深度學習目標檢測演算法
6 3 基於區域的兩階段目標檢測方法
6 3 1 R-CNN
6 3 2 SPP-Net
6 3 3 Fast R-CNN
6 3 4 Faster R-CNN
6 4 基於區域的單階段目標檢測方法
6 4 1 SSD
6 4 2 YOLO v
6 4 3 RetinaNet
6 5 基於深度學習的目標檢測演算法應用場景
6 5 1 農業領域應用——害蟲檢測
6 5 2 航天領域應用——遙感監測
6 5 3 交通領域應用——車輛檢測
第7章 目標識別
7 1 目標識別技術
7 1 1 目標識別概念
7 1 2 目標識別評價指標
7 2 目標識別方法
7 2 1 傳統目標識別方法
7 2 2 深度學習目標識別方法
第8章 深度學習中的目標識別
8 1 圖像識別模型介紹
8 2 圖像識別模型改進演算法
8 2 1 小加權隨機搜索演算法
8 2 2 E-S判斷方法
8 2 3 構造小型卷積神經網路
8 2 4 殘差網路模型
8 2 5 融入注意力機制的殘差網路識別演算法
8 3 基於深度學習的目標識別演算法應用場景
8 3 1 生物信息領域應用——人臉識別
8 3 2 軍事領域應用——雷達探測
8 3 3 工業領域應用——水下作業
第9章 前列腺腫瘤檢測
9 1 前列腺圖像複原、重建與合成
9 1 1 醫學圖像複原與重建
9 1 2 前列腺圖像合成
9 2 醫學圖像配准與分割
9 2 1 醫學圖像配准
9 2 2 醫學圖像分割
第10章 目標檢測與識別技術在醫療領域中的應用
10 1 醫學圖像處理技術及應用價值
10 1 1 醫學圖像的類型
10 1 2 醫學圖像的格式
10 1 3 目標檢測與識別技術在醫療領域的應用價值
10 2 影像圖像的疾病診斷與病灶分型
10 2 1 典型的疾病診斷網路
10 2 2 影像的疾病診斷應用
10 3 影像圖像的組織器官分割技術
10 3 1 通用分割網路
10 3 2 專用分割技術
10 4 公開數據集
10 4 1 影像診斷
10 4 2 器官分割
10 4 3 病理分析與生物信息
10 4 4 競賽單元/通用數據集
第11章 生菜識別及性狀分析
11 1 背景介紹
11 2 定義問題
11 3 數據分析
11 3 1 數據內容及結構
11 3 2 數據相關性分析
11 4 數據處理
11 4 1 數據載入及預處理
11 4 2 數據增強
11 4 3 標籤載入
11 5 模型搭建
11 5 1 三階段多分支自校正網路設計思路
11 5 2 主模型
11 5 3 輔助模型
11 6 模型訓練
11 6 1 訓練參數設置
11 6 2 訓練曲線及結果分析
11 7 模型評估
11 7 1 評估指標
11 7 2 評估結果
11 8 模型討論
11 8 1 深度圖像的數據處理方法討論
11 8 2 輔助模型的設計及選擇
11 8 3 高通量情形下的生菜性狀估計思路設計
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