第5章图像分割,首先介绍了从阈值法到活动轮廓模型的传统图像分割方法;然后介绍了基于深度学习的图像分割方法的基本原理与核心技术;接着讲述了一个移动端的实时图像分割任务,该任务以MobileNet为基准模型,展示了图像硬分割任务实践的完整流程;最后介绍了一个更加复杂的肖像换背景的任务,展示了图像软分割任务的基本流程和应...
【摘要】 本书摘自《深度学习之图像识别核心技术与案例实战》一书中的第1章,第1.2.1节,作者是言有三 。 1.2 卷积神经网络基础 在传统的模式识别模型中,特征提取器从图像中提取相关特征,再通过分类器对这些特征进行分类。使用梯度下降法的前馈全连接网络可以从大量的数据中学习复杂的高维且非线性的特征映射,因此传...
本书共10章,首先从深度学习的基础概念开始,介绍了神经网络的基础知识和深度学习中的优化技术;然后系统地介绍了深度学习中与数据相关的知识,包括经典数据集的设计、数据集的增强以及数据的获取与整理;接着重点针对图像开发领域,用3章内容系统地介绍了深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用,...
在传统的模式识别模型中,特征提取器从图像中提取相关特征,再通过分类器对这些特征进行分类。使用梯度下降法的前馈全连接网络可以从大量的数据中学习复杂的高维且非线性的特征映射,因此传统的前馈全连接网络(BP神经网络)被广泛用于图像识别任务(其结构可参考图1.4,参数更新参见式(1.2)至式(1.15)。虽然可以直接将图像中...
《【全2册】深度学习之图像识别:核心技术与案例实战+深度学习之美人工智能神经网络机器学习深度学习计算机视觉图像识别处理技术书》,作者:【全2册】深度学习之图像识别:核心技术与案例实战+深度学习之美人工智能神经网络机器学习深度学习计算机视觉图像识别处理技术书言
商品介绍 规格与包装 售后保障 商品评价 本店好评商品 店铺:北京京源畅想图书专营店 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111660255 商品编码:10028860517047 包装:平装 开本:16开 用纸:胶版纸 套装数量:7 更多参数>> 商品介绍加载中... 下载客户端,开始阅读之旅...
《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》作者:机械工业出版社,出版社:2019年4月 第1版,ISBN:79.00。本书全面介绍了深度学习在图像处理领域中的核心技术与应用。书中不但重视基础理论的讲解,而且从第4章开始
本书全面介绍了深度学习在图像处理领域中的核心技术与应用。书中不但重视基础理论的讲解,而且从第 4 章开始的每章都提供了一到两个不同难度的案例供读者实践,读者可以在已有代码的基础上进行修改和改进,从… 关注话题 管理 分享 简介 讨论 ...
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》 —— 书中第1章,第1.2.3节,作者是言有三 。 1.2.3 感受野与池化 感受野(Receptive Field)是卷积神经网络的重要概念之一,当前流行的物体识别方法的架构大都围绕感受野的设计。