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题名/责任者:

深度学习与目标检测:工具、原理与算法:tools, principles and algorithms/涂铭, 金智勇著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-69034-4/CNY89.00

载体形态项:

X, 226页:图;24cm

并列正题名:

Deep learning and object detection:tools, principles and algorithms

其它题名:

工具、原理与算法

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

涂铭 著

个人责任者:

金智勇 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

华章IT

责任者附注:

涂铭, 资深数据架构师和人工智能技术专家, 现就职于腾讯, 曾就职于阿里。对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java等相关技术有深入的研究, 积累了丰富的实践经验。金智勇, 计算机视觉算法专家, 在计算机视觉领域深耕12年。现就职于百度, 曾就职于阿里和三星等知名高新技术企业。

提要文摘附注:

本书分11章, 第1章简述了目标检测的定义及应用场景, 并介绍了20年来目标检测技术的发展历程。第2章主要对目标检测的前置技术做了简单介的绍, 同时介绍了本书后续章节实战案例中会用到的环境。第3-5章图像分类技术的基础知识, 包括数据预处理、卷积神经网络等。该部分的代码主要使用PyTorch实现。第6章比较详细地介绍了香港中文大学的开源算法库mmdetection。第7章主要介绍了目标检测的基本概念, 在进入代码实战之前, 我们必须先理解基本原理。第8-10章是本书的核心内容, 详细讲解了目标检测技术的一阶段算法、两阶段算法以及提升算法性能的常用方法。第11章简单介绍了目标检测的相关案例 (以工业为背景) , 以帮助读者构建一个更完整的知识体系。

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