深度學習與目標檢測
杜鵬
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杜鵬
本書的寫作初衷是，從學者的角度，用一種通俗易懂的方式，把與基於深度學習的目標檢測的相關論文中的理論和方法呈現給讀者，同時針對作者在深度學習教學過程中遇到的難點，進行深入的分析和講解。本書側重對卷積神經網絡的介紹，而深度學習的內容不止於此。所以，作者將深度學習分爲有監督學習、無監督學習和強化學習三類，將圖像分類、目標檢測、語音識別、人臉識別、對抗生成網絡和AlphaGo圍棋等應用場景歸入不同的類別，並分別對其原理進行了概括性的講解。
基於caffe框架，略顯得有點過時了。覆蓋的知識面不小，深度不足，有些粗略。
我很懷疑作者在寫的時候是否真的想讓讀者看懂，不然就是文筆太差，看了一個小時，真的太浪費時間
本書前面講的非常基礎，然後對各檢測網絡的分析的話，應該就是從網上總結了，有的圖就是錯的。 網絡設計的代碼基於caffe的是一個非常老的框架，現在用的人比較少，所以這個代碼的講解也沒有什麼參考價值。 後面幾個章節的實踐應該就是作者寫的一篇論文或做的項目，寫的非常糙，也沒有什麼相關的代碼，也不具有任何參考的意義。 如果想對經典檢測網絡有一個發展過程的瞭解話，可以大概翻一翻，不過這些網絡現在都已經基本沒有什麼有人用了。