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深度学习:图像检索原理与应用
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本書系統論述深度學習圖像檢索的原理與應用。全書共分為兩篇:第一篇圖像檢索基礎(第1~3章),介紹圖像檢索技術、深度學習基礎、基於深度學習的圖像檢索方法;第二篇圖像檢索應用(第4~8章),以車輛圖像為研究對象,深入詳細地講述基於深度神經網絡的快速車輛圖像檢測方法、基於遷移學習場景自適應的車輛圖像檢索方法、基於多視角圖像生成的車輛圖像檢索方法、基於車牌圖像超分辨率重建的車輛圖像檢索方法、多模型融合的漸進式車輛圖像檢索方法。附錄A和附錄B分別提供本書實驗所使用的數據集和源代碼。 本書適合作為從事深度學習圖像檢索技術研究的科技工作者、專業技術人員、高校教師、研究生及高年級本科生的參考用書。 張富凱,河南理工大學副教授,碩士生導師。曾就職于山西晉城無煙煤礦業集團有限責任公司,獲得山西省五一勞動獎章、三晉技術能手榮譽稱號,入選山西省“三晉英才”支持計劃拔尖骨幹人才。目前主要研究計算機視覺、三維點雲處理、場景理解與圖像檢索技術。作為負責人先後主持河南省重點研發與推廣專項(科技攻關)項目、河南省高等學校重點科研項目、河南省高校基本科研業務費專項項目、河南理工大學博士基金、河南理工大學高等學校教育教學改革研究與實踐項目。在國內外重要學術期刊上發表SCI檢索論文5篇,申請國家專利3項。
- 封面页
- 书名页
- 版权页
- 内容简介
- 作者简介
- 前言PREFACE
- 目录
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第一篇 图像检索基础
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第1章 绪论
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1.1 图像检索技术概述
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1.2 图像检索的研究方法
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参考文献
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第2章 深度学习基础
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2.1 神经网络
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2.2 深度学习概述
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2.3 深度学习常用框架
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2.4 本章小结
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参考文献
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第3章 基于深度学习的图像检索
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3.1 基于卷积神经网络的图像检索
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3.2 基于生成对抗网络的图像检索
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3.3 基于注意力机制的图像检索
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3.4 基于循环神经网络的图像检索
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3.5 基于强化学习的图像检索
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3.6 本章小结
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参考文献
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第二篇 图像检索应用
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第4章 基于深度神经网络的快速车辆图像检测
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4.1 引言
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4.2 问题描述
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4.3 基于连接-合并卷积神经网络的快速车辆检测方法
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4.4 实验结果与分析
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4.5 本章小结
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参考文献
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第5章 基于迁移学习场景自适应的车辆图像检索
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5.1 引言
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5.2 问题描述
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5.3 车辆迁移生成对抗网络
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5.4 基于图像风格迁移的车辆图像检索
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5.5 实验结果与分析
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5.6 本章小结
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参考文献
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第6章 基于多视角图像生成的车辆图像检索
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6.1 引言
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6.2 问题描述
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6.3 车辆图像多视角生成对抗网络
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6.4 基于多视角的车辆图像检索
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6.5 实验结果与分析
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6.6 本章小结
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参考文献
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第7章 基于车牌图像超分辨率重建的车辆图像检索
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7.1 引言
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7.2 问题描述
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7.3 车牌检测与偏斜校正
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7.4 车牌图像超分辨率生成对抗网络
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7.5 基于车牌验证的车辆图像检索
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7.6 实验结果与分析
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7.7 本章小结
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参考文献
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第8章 多模型融合的渐进式车辆图像检索
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8.1 引言
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8.2 多模型融合的车辆图像检索框架
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8.3 综合实验设计
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8.4 综合实验与分析
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8.5 本章小结
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参考文献
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- 附录A 本书实验用到的数据集
- 附录B 本书实验使用的源代码
- 出版地 : 中國大陸
- 語言 : 簡體中文
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