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内容简介

本书自成一体，如果你既想了解CNN的原理，又想获得将CNN应用于计算机视觉的一手经验，那么本书将非常适合阅读。书中对CNN进行了全面介绍，首先是神经网络的基本概念：训练、正则化和优化。然后讨论了各种各样的损失函数、网络层和流行的CNN架构，回顾了评价CNN的不同技术，并介绍了一些常用的CNN工具和库。此外，本书还分析了CNN在计算机视觉中的应用案例，包括图像分类、对象检测、语义分割、场景理解和图像生成。

作者简介

戴志涛，北京邮电大学计算机学院教授。在高校从事教学和科研工作二十余年。先后主讲“计算机组成原理”、“嵌入式系统”、“可编程逻辑与可编程片上系统”等本科和研究生课程。2008年国家级优秀教学团队成员，“计算机组成原理”国家级精品课程主讲教师。2005年获国家级教学成果二等奖。2004年、2008年和2012年获北京市教学成果奖。编著教材十余本，1本教材获国家级精品教材奖。从事嵌入式系统，高性能并行计算、可重构计算等领域的研究工作，并与多家国内外企事业单位合作从事通信设备、嵌入式应用系统和军工及航天领域软硬件开发。获国家级和省部级科技奖励2次，获得国家专利5项。

译者序前言致谢作者简介第1章简介 1.1 什么是计算机视觉 1.1.1 应用案例 1.1.2 图像处理与计算机视觉 1.2 什么是机器学习 1.2.1 为什么需要深度学习 1.3 本书概览第2章特征和分类器 2.1 特征和分类器的重要性 2.1.1 特征 2.1.2 分类器 2.2 传统特征描述符 2.2.1 方向梯度直方图 2.2.2 尺度不变特征变换 2.2.3 加速健壮特征 2.2.4 传统的手工工程特征的局限性 2.3 机器学习分类器 2.3.1 支持向量机 2.3.2 随机决策森林 2.4 总结第3章神经网络基础 3.1 引言 3.2 多层感知机 3.2.1 基础架构 3.2.2 参数学习 3.3 循环神经网络 3.3.1 基础架构 3.3.2 参数学习 3.4 与生物视觉的关联 3.4.1 生物神经元模型 3.4.2 神经元的计算模型 3.4.3 人工神经元与生物神经元第4章卷积神经网络 4.1 引言 4.2 神经网络层 4.2.1 预处理 4.2.2 卷积层 4.2.3 池化层 4.2.4 非线性 4.2.5 全连接层 4.2.6 转置卷积层 4.2.7 感兴趣区域的池化层 4.2.8 空间金字塔池化层 4.2.9 局部特征聚合描述符层 4.2.10 空间变换层 4.3 CNN损失函数

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