基於深度學習的目標檢測與識別技術

內容簡介

本書從深度學習的發展歷程開始，系統介紹了基於深度學習的目標檢測的基本問題及其相關處理方法與技術，主要內容涉及兩階段和單階段目標檢測的理論、算法和研究成果。本書共6章，包括深度學習神經網絡類型、目標檢測技術、基於Faster R-CNN的目標檢測改進算法、領域自適應及其在目標檢測技術上的典型應用、圖像識別模型改進及面部表情識別、結論與展望等內容。本書主要面向人工智能、自動化、電子信息、計算機等專業高年級本科生以及控制科學與工程、信息與通信工程、計算機科學與技術等學科研究生，幫助讀者瞭解目標檢測技術的發展過程、基本知識與原理，同時也可供高校相關專業教師、科研人員和工程技術人員閱讀參考。

讀者書評

書籍信息