深度学习高手笔记卷2 经典应用--聚文网

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编辑推荐

紧跟AI发展热点，深入探讨了深度学习在目标检测与分割、场景文字检测与识别、图像翻译等多个前沿领域的应用，为你揭开了深度学习算法的神秘面纱；本书不仅涵盖深度学习的经典应用场景，更从算法原理、公式推导、源码分析到实验结果，全方位解析深度学习算法的精髓，清晰演示算法的演进脉络；书中还特别强调了算法中的数学原理，如双线性插值、匈牙利算法等，帮助读者从根本上理解算法的内在逻辑；本书不仅能够扩展你的算法知识面，更能让你深入理解主流算法，构建起自己的知识体系，掌握模型优化的关键方法；现在，让我们一起翻开本书，探索深度学习的奥秘，把握AI时代的脉搏，开启一段知识与技术的深度之旅！

内容简介

本书通过扎实、详细的内容，从理论知识、算法源码、实验结果等方面对深度学习中涉及的算法进行分析和介绍。本书共三篇，第一篇主要介绍深度学习在目标检测与分割方向的前沿算法，包括双阶段检测、单阶段检测、无锚点检测、特征融合、损失函数、语义分割这 6 个方向；第二篇主要介绍深度学习在场景文字检测与识别方向的重要突破，主要介绍场景文字检测、场景文字识别这两个阶段的算法；第三篇主要介绍深度学习的其他算法与应用，包括图像翻译、图神经网络、二维结构识别、人像抠图、图像预训练、多模态预训练这6个方向的算法。附录部分介绍双线性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德劳内三角化、图像梯度、仿射变换矩阵等内容。

本书结构清晰，内容广度与深度齐备。通过阅读本书，读者可以了解前沿的深度学习算法，扩展自己的算法知识面。无论是从事深度学习科研的教师及学生，还是从事算法落地实践的工作人员，都能从本书中获益。

作者简介

刘岩，曾先后就读于重庆大学软件工程专业和澳门大学计算机科学专业，分别获得学士和硕士学位，期间发表多篇论文。目前就职于京东零售技术研发与数据中心，主要负责电商场景下的基础算法研究以及内容风控业务，包括风险舆情监控和挖掘、风险电商内容的发现和治理等。擅长前沿人工智能算法的原理分析和落地，先后参与并负责了深度学习多个算法在业务上的落地，例如 OCR、公式识别、手势识别、视频抠像、文本分类，预训练词向量模型、语言识别、图神经网络等。知乎账号:大师兄。

第一篇目标检测与分割
第1章双阶段检测
1.1R-CNN
1.1.1R-CNN检测流程
1.1.2候选区域提取
1.1.3预训练及微调
1.1.4训练数据准备
1.1.5NMS
1.1.6小结
1.2SPP-Net
1.2.1空间金字塔池化
1.2.2SPP-Net的推理流程
1.2.3小结
1.3 Fast R-CNN
1.3.1 Fast R-CNN算法介绍
1.3.2数据准备
1.3.3Fast R-CNN网络结构
……

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