卷積神經網絡之圖像融合識別 趙文達 9787121482724 【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：電子工業
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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：202406*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：卷積神經網絡之圖像融合識別 ISBN：9787121482724 出版社：電子工業 著編譯者：趙文達 頁數：174 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1678016 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書是一本探討卷積神經網路在圖像融合、識別任務上應用的專業著作，旨在為讀者提供全面而實用的知識體系，使其能夠深入理解圖像融合與識別的原理和實現，並應用於各個領域。本書涵蓋了從卷積神經網路基礎概念到圖像融合、識別前沿技術的全面內容，並詳細介紹了著者自身的研究成果。本書共8章主要包括：圖像融合與目標識別的目的、意義、基本概念、技術指標和研究歷史及現狀，卷積神經網路，特徵表示學習的多源圖像融合，多域特徵對齊的多源圖像融合，小樣本逼感目標識別，複雜祥本分佈的逼感目標識別，圖像融合和目標識別的實際應用，以及回顧、建議與展望。本書可以作為計算機視覺、圖像處理、人工智慧等領域的學生、研究者和從業人員的參考書，也可以作為基礎的理論教程使用，還可以作為實際工程應用的參考書。目錄 第1章 緒論1 1 圖像融合與目標識別的目的和意義 1 2 圖像融合與目標識別中的相關基本概念 1 2 1 圖像融合 1 2 2 目標識別 1 3 圖像融合與目標識別演算法的設計要求和主要技術指標 1 3 1 圖像融合與目標識別演算法的工程設計 1 3 2 圖像融合與目標識別演算法的評估 1 4 圖像融合與目標識別技術的研究歷史及現狀 1 4 1 圖像融合 1 4 2 目標識別 1 5 本書的研究範圍和概覽 參考文獻 第2章 卷積神經網路 2 1 引言 2 2 神經網路 2 2 1 神經元 2 2 2 感知機 2 2 3 BP網路與反向傳播演算法 2 3 卷積神經網路的基本概念和基本結構 2 3 1 卷積神經網路的基本概念 2 3 2 卷積神經網路的基本結構 2 3 3 卷積神經網路之圖像融合識別典型模型 2 4 小結 參考文獻 第3章 特徵表示學習的多源圖像融合 3 1 引言 3 2 互動式特徵嵌入的圖像融合 3 2 1 方法背景 3 2 2 互動式特徵嵌入的圖像融合網路模型 3 2 3 模型訓練 3 2 4 實驗 3 3 聯合特定和通用特徵表示的圖像融合 3 3 1 方法背景 3 3 2 聯合特定和通用特徵表示的圖像融合網路模型 3 3 3 模型訓練 3 3 4 實驗 3 4 小結 參考文獻 第4章 多域特徵對齊的多源圖像融合 4 1 引言 4 2 自監督特徵自適應的圖像融合 4 2 1 方法背景 4 2 2 自監督特徵自適應的圖像融合網路模型 4 2 3 模型訓練 4 2 4 實驗 4 3 基於元特徵嵌入的圖像融合 4 3 1 方法背景 4 3 2 基於元特徵嵌入的圖像融合網路模型 4 3 3 模型訓練 4 3 4 實驗 4 4 小結 參考文獻 第5章 小樣本遙感目標識別 5 1 引言 5 2 協作蒸餾的遙感目標識別 5 2 1 方法背景 5 2 2 協作蒸餾的遙感目標識別網路模型 5 2 3 模型訓練 5 2 4 實驗 5 3 弱相關蒸餾的遙感目標識別 5 3 1 方法背景 5 3 2 弱相關蒸餾的遙感目標識別網路模型 5 3 3 模型訓練 5 3 4 實驗 5 4 小結 參考文獻 第6章 複雜樣本分佈的遙感目標識別 6 1 引言 6 2 層次蒸餾的長尾目標識別 6 2 1 方法背景 6 2 2 層次蒸餾的長尾目標識別網路模型 6 2 3 模型訓練 6 2 4 實驗 6 3 風格、內容度量學習的多域遙感目標識別 6 3 1 方法背景 6 3 2 風格、內容度量學習的多域遙感目標識別網路模型 6 3 3 模型訓練 6 3 4 實驗 6 4 小結 參考文獻 第7章 圖像融合和目標識別的實際應用 7 1 引言 7 2 圖像融合的應用 7 2 1 安防監測 7 2 2 火災識別 7 2 3 行人檢測 7 3 遙感目標識別的應用 7 3 1 艦船識別 7 3 2 災害探測 7 3 3 海上搜救 7 4 小結 參考文獻 第8章 回顧、建議與展望 8 1 引言 8 2 研究成果回顧 8 3 問題與建議 8 4 研究方向展望 8 5 小結 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。 |
