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:
售 价:¥
纸质售价:¥56.10购买纸书
温馨提示:数字商品不支持退换货,不提供源文件,不支持导出打印
为你推荐
内容简介
作者简介
前言PREFACE
第一篇 图像检索基础
第1章 绪论
第2章 深度学习基础
第3章 基于深度学习的图像检索
第二篇 图像检索应用
第4章 基于深度神经网络的快速车辆图像检测
第5章 基于迁移学习场景自适应的车辆图像检索
第6章 基于多视角图像生成的车辆图像检索
第7章 基于车牌图像超分辨率重建的车辆图像检索
第8章 多模型融合的渐进式车辆图像检索
附录A 本书实验用到的数据集
附录B 本书实验使用的源代码
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜