本书针对基于深度学习的目标检测过程中存在的抗干扰能力不足的瓶颈问题，从仿生的角度出发，深分析如何构建具有抗干扰能力的类脑智能目标检测网络。本书的突出创新为模拟大脑初级视觉皮层的生物学机理和人类认知注意机制，提出了受大脑视觉皮层启发的多层级、多通路，融合认知注意的类脑智能目标检测网络。该书紧扣技术前沿，条理清楚，理论正确，内容详实，实验结果真实可信，具有良好的学术水平和工程应用价值。该书的学术水平为国内领先水平。
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内容提要
作者简介
前言
第1章 目标检测技术及其发展
1.1 数字图像处理与深度学习
1.2 目标检测技术及其评价指标
1.3 目标检测的研究进展
1.4 目标检测技术的难点
1.5 AI对抗攻击的内涵与研究状况
第2章 大脑视觉皮层的机理分析
2.1 视觉系统的运行流程
2.2 眼球－视网膜－视神经工作机制
2.3 视觉皮层的工作机制
2.4 受视觉皮层启发的目标检测研究现状及思考
第3章 类脑智能目标检测网络的构建与优化
3.1 构建的总体思路
3.2 仿V1视觉皮层模块
3.3 视觉注意力模块
3.4 类脑智能目标检测深度网络框架
3.5 目标检测的网络模型压缩提速
第4章 类脑智能目标检测网络的性能评价
4.1 在公开数据集COCO 2017上目标识别性能评估
4.2 在自建数据集上性能评估
4.3 存在AI对抗攻击时的目标检测效能
第5章 在无人驾驶车辆上的应用验证
5.1 无人驾驶车辆的发展与分析
5.2 面向复杂城市环境的数据集构建
5.3 面向干扰环境无人车交通标志识别
5.4 基于视觉目标检测的车臂协同开门
第6章 类脑目标检测系统的综合评价
6.1 构建综合评价模型的总体思路
6.2 综合评价的具体实现过程
6.3 指标评测方法与流程
总结与展望
参考文献
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