深度学习――图像检索原理与应用

本书系统论述深度 学 习 图 像 检 索 的 原 理 与 应 用。全 书 共 分 为 两 篇:第 一 篇 图 像 检 索 基 础( 第 1~3 章) , 介绍图像检索技术、 深度 学 习 基 础、 基 于 深 度 学 习 的 图 像 检 索 方 法;第 二 篇 图 像 检 索 应 用 ( 第 4~8 章) , 以车辆图像为研究对象, 深详细地讲述基于深度神经网络的快速车辆图像检测方法、 基于迁移学习 场景自适应的车辆图像检索方法、 基于多视角图像生成的车辆图像检索方法、 基于车牌图像超分辨率重建 的车辆图像检索方法、 多模型融合的渐式车辆图像检索方法。附录 A 和附录 B分别提供本书实验所使 用的数据集和源代码。 本书适合作为从事深度学习图像检索技术研究的科技工作者、 专业 技术人员、 高校教师、 研究生及高 年级本科生的参考用书。
【推荐语】
深度学习是人工智能研究中的一个新兴领域，通过深度神经网络模拟人脑的机制让计算机深层次地思考并解释数据。图像检索是计算机视觉领域重要的研究课题，目前结合深度学习和图像检索的研究已趋成熟，并且在产业界逐步落地。为满足广大读者对于深度学习和图像检索技术的学习需求，作者编著了此书。本书详细阐述深度学习目标检测、物体识别、迁移学习、图像生成、图像超分辨率重建、多模型融合算法在图像检索中的应用，帮助读者形成关于深度学习和图像检索系统全面的知识体系。《深度学习——图像检索原理与应用》呈现了以下图像检索的理论、技术与应用： ? 神经网络与深度学习； ? 图像检索技术； ? 目标检测与物体识别方法； ? 迁移学习； ? 生成对抗网络； ? 图像超分辨率重建技术； ? 多模型融合算法； ? 深度学习模型训练方法。
【作者】
杨峰教授  中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院 近年来，深度学习在图像检索领域的研究引起了学术界和工业界的广泛关注。《深度学习——图像检索原理与应用》的作者将自己的研究成果和实践经验行了系统总结和梳理，循序渐地介绍了深度学习和图像检索的理论、方法、路线和应用，具有很高的学术价值。 孙连英教授  北京联合大学俄交大联合交通学院 深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要的突破之一，与图像检索结合有着不可替代的优势。《深度学习——图像检索原理与应用》深浅出地介绍了图像检索的工作原理与技术路线，对于初学者或专业的科技工作者，都有很好的参考价值。 黄明教授  北京建筑大学测绘与城市空间信息学院  《深度学习——图像检索原理与应用》详细阐述了深度学习中物体识别、目标检测、迁移学习、图像生成、图像超分辨率重建等算法的基本原理、模型结构、训练方法，以及这些算法在图像检索中的应用。本书可以作为研究图像检索技术的参考书和工具书，帮助读者理清思路、拓视野。 袁冠教授  中国矿业大学计算机科学与技术学院 《深度学习——图像检索原理与应用》结构严谨、章节环环相扣，内容引人胜。本书的作者经验丰富、思维敏捷，将深奥的内容讲解得通俗易懂，有助于读者真正理解并掌握图像检索的基本原理和研究展。