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计算机视觉中的深度学习
更新时间:2021-07-23 17:33:57
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人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大优势,但其发展往往不能全面满足实际场景的旺盛需求。近年来人工智能与计算机视觉的结合日益紧密,基于深度学习研究计算机视觉成为一个新方向。深度学习的特点是层次化的特征提取、规模更大、数据更多、计算更复杂。本书从介绍计算机视觉的任务入手,总结从传统手工提取特征方法到深度学习的发展历程。然后,针对不同层次的计算机视觉任务,结合作者团队近年来的研究成果,以及部分学界公认的里程碑式成果,从理论层面论述深度学习在具体计算机视觉任务中的应用。本书作者来自北京邮电大学长期从事多媒体技术教学和研究的一线教师。本书适合从事图像和视频的处理和理解的研究人员、相关领域软件开发人员或研究生阅读。
上架时间:2021-06-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
计算机视觉中的深度学习最新章节
查看全部- 附录A 术语与缩略词表
- 本章参考文献
- 11.5 图像去噪未来趋势
- 11.4 真实图像去噪神经网络
- 11.3 盲去噪卷积神经网络
- 11.2 去噪卷积神经网络
- 11.1 图像去噪技术概述
- 第11章 图像去噪技术
- 本章参考文献
- 10.5 超分辨率重建未来趋势
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这就是DeepSeek:普通人如何抓住AI红利
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预训练语言模型:方法、实践与应用
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AI训练师手册:算法与模型训练从入门到精通
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Keras深度学习与神经网络
本书从人工智能导论入手,阐述人工智能的发展及现状,重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深,循序渐进,从神经元和感知机入手,逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整,内容覆盖面广,介绍了深度学习中常用的模型和算法,助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专计算机11万字 人工智能与计算生物的未来
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