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深度学习之图像目标检测与识别方法

史朋飞等
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计算机网络图形图像/视频9.8万字

更新时间:2024-10-18 15:06:51 最新章节:文后插图

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书籍简介

本书介绍了深度学习在图像目标检测与识别领域的应用,主要包括基于UNet的图像去雾算法、基于特征融合GAN的图像增强算法、基于ESRGAN的图像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的图像分割算法、基于对抗迁移学习的水下大坝裂缝图像分割算法、基于改进Faster-RCNN的海洋生物检测算法、基于YOLOv4的目标检测算法、基于RetinaNet的密集目标检测算法、基于LSTM网络的视频图像目标实时检测、基于改进YOLOv4的嵌入式变电站仪表检测算法等。
上架时间:2024-09-01 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

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    本书全面介绍数字图像处理的基本理论、基本算法,以及基于Python语言的实现,不仅关注理论与实践的结合,还关注基本理论和基本算法的研究发展及延伸。本书共8章。第1章简要介绍数字图像的基本概念、基本的图像处理系统,以及数字图像处理技术的应用与发展等。第2章针对Python语言在图像处理算法开发中的应用,概述Python开发环境配置、Python基本语法等。在前两章的基础上,第3~8章逐一介绍图像的像
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