深度學(xué)習(xí)與目標(biāo)檢測(cè)（第2版）

定　價(jià)：￥118.00

作　者：	杜鵬
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121444425	出版時(shí)間：	2022-11-01	包裝：	平塑勒
開本：		頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書的寫作初衷是，從學(xué)者的角度，用一種通俗易懂的方式，將基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)的相關(guān)論文中的理論和方法呈現(xiàn)給讀者，同時(shí)針對(duì)作者在深度學(xué)習(xí)教學(xué)過(guò)程中遇到的難點(diǎn)，進(jìn)行深入的分析和講解。本書側(cè)重對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹，而深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容不止于此。所以，作者將深度學(xué)習(xí)分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三類，將圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、雙向生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和AlphaGo等應(yīng)用場(chǎng)景歸入不同的類別，并分別對(duì)其原理進(jìn)行了概括性的講解。本書適合有一定深度學(xué)習(xí)或目標(biāo)檢測(cè)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的學(xué)生、研究者、從業(yè)者閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　杜鵬，博士，華為？N騰AI技術(shù)專家，主要研究方向?yàn)楫悩?gòu)計(jì)算、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、人工智能等，曾在韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院、新加坡南洋理工大學(xué)、杭州電子科技大學(xué)從事科研與教學(xué)工作，在SIGGRAPH、 CVPR、ICCV等國(guó)際著名會(huì)議發(fā)表論文十余篇。蘇統(tǒng)華，博士，哈爾濱工業(yè)大學(xué)副教授、軟件學(xué)院副院長(zhǎng)，主要研究領(lǐng)域包括大規(guī)模模式識(shí)別與手寫漢字識(shí)別、深度學(xué)習(xí)方法與GPU計(jì)算等。作為自然手寫體中文文本識(shí)別的開拓者，建立領(lǐng)域內(nèi)首款手寫中文庫(kù)（HIT-MW庫(kù)）。該庫(kù)為國(guó)內(nèi)外約200家科研院所采用，獲得兩個(gè)國(guó)際手寫漢字識(shí)別競(jìng)賽第一名。王波，主要從事位姿估計(jì)、圖像分割／生成等計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法研究與應(yīng)用，研究成果發(fā)表在CVPR、AAAI等國(guó)際著名學(xué)術(shù)會(huì)議上。諶明，博士，2004年加入美國(guó)道富集團(tuán)， 2011年加入浙江核新同花順網(wǎng)絡(luò)信息股份有限公司并任首席技術(shù)官，推動(dòng)了包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音技術(shù)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等在金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的商業(yè)化落地。

圖書目錄

第1章　深度學(xué)習(xí)概述 2
1.1　深度學(xué)習(xí)發(fā)展簡(jiǎn)史 2
1.2　有監(jiān)督學(xué)習(xí) 4
1.2.1　圖像分類 4
1.2.2　目標(biāo)檢測(cè) 6
1.2.3　人臉識(shí)別 10
1.2.4　語(yǔ)音識(shí)別 13
1.3　無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 17
1.3.1　無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)概述 18
1.3.2　雙向生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 18
1.4　強(qiáng)化學(xué)習(xí) 21
1.4.1　AlphaGo 22
1.4.2　AlphaGo Zero 24
1.5　小結(jié) 25
參考資料 25
第2章　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 28
2.1　神經(jīng)元 28
2.2　感知機(jī) 31
2.3　前向傳遞 32
2.3.1　前向傳遞的流程 33
2.3.2　激活函數(shù) 34
2.3.3　損失函數(shù) 38
2.4　后向傳遞 41
2.4.1　后向傳遞的流程 41
2.4.2　梯度下降 41
2.4.3　參數(shù)修正 43
2.5　防止過(guò)擬合 45
2.5.1　dropout 46
2.5.2　正則化 46
2.6　小結(jié) 47
第3章　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 48
3.1　卷積層 49
3.1.1　valid卷積 49
3.1.2　full卷積 51
3.1.3　same卷積 52
3.2　池化層 53
3.3　反卷積 54
3.4　感受野 56
3.5　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例 57
3.5.1　LeNet-5 58
3.5.2　AlexNet 60
3.5.3　VGGNet 63
3.5.4　GoogLeNet 66
3.5.5　ResNet 76
3.5.6　MobileNet 77
3.6　小結(jié) 79
進(jìn) 階篇
第4章　兩階段目標(biāo)檢測(cè)方法 82
4.1　R-CNN 82
4.1.1　算法流程 82
4.1.2　訓(xùn)練過(guò)程 83
4.2　SPP-Net 87
4.2.1　網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 87
4.2.2　空間金字塔池化 88
4.3　Fast R-CNN 89
4.3.1　感興趣區(qū)域池化層 90
4.3.2　網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 91
4.3.3　全連接層計(jì)算加速 92
4.3.4　目標(biāo)分類 93
4.3.5　邊界框回歸 94
4.3.6　訓(xùn)練過(guò)程 95
4.4　Faster R-CNN 99
4.4.1　網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 100
4.4.2　RPN 101
4.4.3　訓(xùn)練過(guò)程 107
4.5　R-FCN 109
4.5.1　R-FCN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 110
4.5.2　位置敏感的分?jǐn)?shù)圖 111
4.5.3　位置敏感的RoI池化 111
4.5.4　R-FCN損失函數(shù) 113
4.5.5　Caffe網(wǎng)絡(luò)模型解析 113
4.5.6　U-Net 117
4.5.7　SegNet 118
4.6　Mask R-CNN 119
4.6.1　實(shí)例分割簡(jiǎn)介 119
4.6.2　COCO數(shù)據(jù)集的像素級(jí)標(biāo)注 121
4.6.3　網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 121
4.7　小結(jié) 125
參考資料 125
第5章　單階段目標(biāo)檢測(cè)方法 126
5.1　SSD 126
5.1.1　default box 126
5.1.2　網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 127
5.1.3　Caffe網(wǎng)絡(luò)模型解析 128
5.1.4　訓(xùn)練過(guò)程 137
5.2　RetinaNet 138
5.2.1　FPN 139
5.2.2　聚焦損失函數(shù) 140
5.3　RefineDet 142
5.3.1　網(wǎng)絡(luò)模型 142
5.3.2　Caffe網(wǎng)絡(luò)模型解析 144
5.3.3　訓(xùn)練過(guò)程 153
5.4　YOLO 154
5.4.1　YOLO v1 154
5.4.2　YOLO v2 157
5.4.3　YOLO v3 159
5.5　目標(biāo)檢測(cè)算法應(yīng)用場(chǎng)景舉例 161
5.5.1　高速公路坑洞檢測(cè) 161
5.5.2　息肉檢測(cè) 162
5.6　小結(jié) 163
參考資料 164
應(yīng) 用篇
第6章　肋骨骨折檢測(cè) 166
6.1　國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 166
6.2　解決方案 168
6.3　預(yù)處理 168
6.4　肋骨骨折檢測(cè) 169
6.5　實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 170
6.6　小結(jié) 172
參考資料 172
第7章　肺結(jié)節(jié)檢測(cè) 174
7.1　國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 174
7.2　總體框架 176
7.2.1　肺結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)集 176
7.2.2　肺結(jié)節(jié)檢測(cè)難點(diǎn) 177
7.2.3　算法框架 177
7.3　肺結(jié)節(jié)可疑位置推薦算法 178
7.3.1　CT圖像的預(yù)處理 179
7.3.2　肺結(jié)節(jié)分割算法 180
7.3.3　優(yōu)化方法 182
7.3.4　推斷方法 184
7.4　可疑肺結(jié)節(jié)定位算法 185
7.5　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析（1） 186
7.5.1　實(shí)驗(yàn)結(jié)果 186
7.5.2　改進(jìn)點(diǎn)效果分析 186
7.6　假陽(yáng)性肺結(jié)節(jié)抑制算法 188
7.6.1　假陽(yáng)性肺結(jié)節(jié)抑制網(wǎng)絡(luò) 188
7.6.2　優(yōu)化策略 192
7.6.3　推斷策略 194
7.7　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析（2） 194
7.7.1　實(shí)驗(yàn)結(jié)果 194
7.7.2　改進(jìn)點(diǎn)效果分析 195
7.7.3　可疑位置推薦算法與假陽(yáng)性抑制算法的整合 196
7.8　小結(jié) 197
參考資料 197
第8章　車道線檢測(cè) 199
8.1　國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 199
8.2　主要研究?jī)?nèi)容 201
8.2.1　總體解決方案 201
8.2.2　各階段概述 202
8.3　車道線檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 205
8.3.1　車道線圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注與篩選 206
8.3.2　車道線圖片預(yù)處理 207
8.3.3　車道線分割模型訓(xùn)練 211
8.3.4　車道線檢測(cè) 220
8.3.5　車道線檢測(cè)結(jié)果 224
8.4　車道線檢測(cè)系統(tǒng)性能測(cè)試 224
8.4.1　車道線檢測(cè)質(zhì)量測(cè)試 224
8.4.2　車道線檢測(cè)時(shí)間測(cè)試 226
8.5　小結(jié) 226
參考資料 227
第9章　交通視頻分析 228
9.1　國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 229
9.2　主要研究?jī)?nèi)容 230
9.2.1　總體設(shè)計(jì) 231
9.2.2　精度和性能要求 231
9.3　交通視頻分析 232
9.3.1　車輛檢測(cè)和車牌檢測(cè) 232
9.3.2　車牌識(shí)別功能設(shè)計(jì)詳解 234
9.3.3　車輛品牌及顏色的識(shí)別 242
9.3.4　目標(biāo)跟蹤設(shè)計(jì)詳解 243
9.4　系統(tǒng)測(cè)試 246
9.4.1　車輛檢測(cè) 247
9.4.2　車牌檢測(cè) 250
9.4.3　車牌識(shí)別 252
9.4.4　車輛品牌識(shí)別 255
9.4.5　目標(biāo)跟蹤 257
9.5　小結(jié) 258
參考資料 258
第10章　道路坑洞檢測(cè) 260
10.1　系統(tǒng)流程 260
10.2　道路坑洞圖像生成 262
10.2.1　坑洞生成網(wǎng)絡(luò) 262
10.2.2　遮罩生成方法 263
10.2.3　圖像融合 264
10.2.4　基于增廣訓(xùn)練集的目標(biāo)檢測(cè) 265
10.3　實(shí)驗(yàn)與分析 266
10.3.1　影響因素 267
10.3.2　數(shù)據(jù)增廣方法對(duì)比 268
10.3.3　邊緣提取方法對(duì)比 270
10.3.4　圖像融合方法對(duì)比 271
10.3.5　目標(biāo)檢測(cè) 273
10.4　小結(jié) 274
參考資料 274