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题名/责任者:

深入理解计算机视觉:关键算法解析与深度神经网络设计/张晨然著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2023.05

ISBN及定价:

978-7-121-45258-1/CNY139.00

载体形态项:

XVIII, 410页:图;24cm

并列正题名:

Comprehensive understanding of computer vision

其它题名:

关键算法解析与深度神经网络设计

个人责任者:

张晨然 著

学科主题:

计算机视觉

中图法分类号:

TP302.7

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

张晨然, 本科毕业于天津大学通信工程专业, 硕士研究生阶段就读于厦门大学, 主攻嵌入式系统和数字信号底层算法, 具备扎实的理论基础。

书目附注:

有书目 (第407-410页)

提要文摘附注:

本书由浅入深地介绍了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士顿房产、ModelNet等经典二维、三维数据集和相关国际赛事, 还介绍了TensorFlow中的二维卷积层、全连接层、激活层、池化层、批次归一化层、随机失活层的算法和梯度下降原理, AlexNet、VGG、ResNet、DarkNet、CSP-DarkNet等经典骨干网络的设计原理, 以及PointNet、GCN等三维计算机视觉神经网络。此外, 本书通过设计巧妙且具体的案例, 让读者稳步建立扎实的编程能力, 包括数据集的制作和解析、神经网络模型设计能力和开销估算、损失函数的设计、神经网络的动态模式和静态模式的训练方法和过程控制、神经网络的边缘计算模型量化、神经网络的云计算部署。

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