计算机视觉中的深度学习
作者: 姜竹青, 门爱东,王海婴 编著21.77万字9人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (203章)
倒序
正文
第1章计算机视觉及其任务1.1计算机视觉的定义1.2计算机视觉的发展沿革1.3计算机视觉的主要任务及其应用1.3.1图像恢复1.3.2图像识别1.3.3动作分析1.3.4场景重建1.3.5行人再识别1.4本章小结第2章手工特征2.1初级图像特征2.1.1颜色特征2.1.2纹理特征2.1.3形状特征2.2中级图像特征2.2.1Haar-like特征2.2.2SIFT特征2.2.3SURF特征2.3本章小结第3章神经网络基础理论3.1神经元概述3.1.1感知器3.1.2激活函数3.1.3神经元模型3.2神经网络基础结构3.2.1两层神经网络模型3.2.2前馈神经网络和循环神经网络3.2.3神经网络中的参数3.3神经网络训练3.3.1权重初始化3.3.2偏置初始化3.3.3前向传播3.3.4损失函数3.3.5反向传播3.3.6参数更新3.3.7批归一化3.3.8正则化3.4常见的神经元模型3.4.1空间信息处理单元3.4.2时间信息处理单元3.5本章小结第4章神经网络结构4.1LeNet54.2AlexNet4.3VGGNet4.4Inception4.5ResNet4.6DenseNet4.7MobileNet4.8FCN(1)4.8FCN(2)4.9本章小结第5章目标分割5.1目标分割技术概述5.1.1目标分割技术基本理论与模型5.1.2目标分割技术概述5.1.3评价标准5.2基于深度学习多路径特征融合的图像语义分割5.2.1特点5.2.2基于VGGNet的多路径特征融合算法5.2.3基于ResNet的多路径特征融合算法5.3基于模糊逻辑的多特征视频运动目标分割5.3.1特点5.3.2算法(1)5.3.2算法(2)5.3.2算法(3)5.3.3实验5.4目标分割未来趋势第6章目标检测6.1目标检测算法概述6.1.1算法概述6.1.2评价指标6.2传统目标检测方法6.2.1区域选择算法6.2.2典型人工图像特征6.2.3分类器类型及训练6.3基于候选区域的目标检测方法6.3.1R-CNN的实现6.3.2SPP-net的实现6.3.3FastR-CNN的实现6.3.4FasterR-CNN的实现6.4基于回归的目标检测6.4.1YOLO的实现6.4.2SSD的实现6.4.3YOLOv2的改进6.5改进算法拾萃6.5.1困难样本挖掘6.5.2YOLOv2损失函数6.5.3基于上下文信息的SSD改进6.5.4多特征多尺度融合6.6目标检测未来趋势第7章目标跟踪7.1目标跟踪技术概述7.1.1目标跟踪算法基本理论与模型7.1.2目标跟踪算法概述7.1.3评价标准7.2平衡正负样本权重的多示例学习跟踪算法7.2.1MIL跟踪算法7.2.2平衡正负样本权重7.3基于核化相关滤波器的视觉目标跟踪算法研究与改进7.3.1基于相关滤波器的目标跟踪算法(1)7.3.1基于相关滤波器的目标跟踪算法(2)7.3.2自适应模板更新的目标跟踪算法(1)7.3.2自适应模板更新的目标跟踪算法(2)7.3.3CNN和相关滤波结合的跟踪算法(1)7.3.3CNN和相关滤波结合的跟踪算法(2)7.3.3CNN和相关滤波结合的跟踪算法(3)7.4基于中心对比CNN的目标跟踪算法研究7.4.1逐任务驱动的CNN目标跟踪算法7.4.2中心对比CNN目标跟踪算法7.4.3小运动优先的视觉目标跟踪算法7.5目标跟踪未来趋势第8章行人再识别8.1行人再识别技术概述8.1.1行人再识别技术基本理论与模型8.1.2行人再识别技术简介8.1.3评价标准8.2基于AdaRank进行特征集成的行人再识别算法8.2.1算法特点8.2.2算法细节(1)8.2.2算法细节(2)8.2.2算法细节(3)8.2.3实验结果8.3基于增强深度特征的行人再识别算法8.3.1算法特点8.3.2引入注意力机制的网络模型(1)8.3.2引入注意力机制的网络模型(2)8.3.2引入注意力机制的网络模型(3)8.3.3引入手工特征：LOMO特征融合到多级注意力识别—验证网络(1)8.3.3引入手工特征：LOMO特征融合到多级注意力识别—验证网络(2)8.4基于属性和身份特征融合的行人再识别算法8.4.1特点8.4.2算法(1)8.4.2算法(2)8.4.2算法(3)8.4.3实验8.5行人再识别未来趋势第9章图像压缩9.1有损压缩和无损压缩9.1.1无损压缩9.1.2有损压缩9.2经典的有损图像压缩方法9.2.1JPEG9.2.2JPEG20009.2.3BPG9.3基于深度学习的图像压缩技术9.4基于空间能量压缩的图像压缩9.4.1算法特点9.4.2算法细节9.4.3实验结果9.5利用卷积神经网络进行内容加权的图像压缩9.5.1算法特点9.5.2算法细节9.5.3实验结果9.6基于生成式对抗网络的图像压缩9.6.1算法特点9.6.2算法细节9.6.3实验结果9.7图像压缩未来趋势第10章超分辨率重建10.1超分辨率技术概述10.1.1超分辨率技术的基本理论与模型10.1.2超分辨率技术概述10.2基于深度残差网络注意力机制的图像超分辨率重建10.2.1存在的问题10.2.2提出的解决方案10.2.3具体实现细节10.2.4实验结果比较分析10.3基于增强的可变形卷积网络的视频超分辨率10.3.1视频超分辨率10.3.2存在的问题10.3.3针对存在的问题提出的解决方案10.3.4具体实现10.3.5实验对比10.4真实原始传感器数据的超分辨率重建10.4.1存在的问题10.4.2针对问题提出的解决方案10.4.3具体实现细节10.4.4实验对比10.5超分辨率重建未来趋势第11章图像去噪技术11.1图像去噪技术概述11.1.1图像去噪基本理论与模型11.1.2图像去噪算法11.1.3评价标准11.2去噪卷积神经网络11.2.1算法特点11.2.2存在问题11.2.3算法细节11.2.4实验结果11.3盲去噪卷积神经网络11.3.1算法特点11.3.2存在问题11.3.3算法细节11.3.4实验11.4真实图像去噪神经网络11.4.1特点11.4.2存在问题11.4.3算法细节11.4.4实验11.4.5总结11.5图像去噪未来趋势
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