《圖像處理與深度學習》是2022年6月1日電子工業出版社出版的圖書，作者是郭明強。
《圖像處理與深度學習》是2022年6月1日電子工業出版社出版的圖書，作者是郭明強。內容簡介《圖像處理與深度學習》內容由淺入深、循序漸進，涵蓋了深度學習在圖像處理中的套用技術。本書共8章，首先簡要介紹圖像處理技術，以及深度...
《深度學習與醫學圖像處理》是一本2023年人民郵電出版社出版的圖書，作者是梁隆愷、付鶴、陳峰蔚、劉亞歐、熊云云。內容簡介 這是一本介紹“如何使用深度學習方法解決醫學圖像處理問題”的入門圖書。本書先介紹醫學圖像的基礎知識，包括醫學圖像數據、數據標註、醫學數字圖像處理和醫學圖像分類；其次介紹解決醫學圖像處理中...
《PyTorch計算機視覺實戰：目標檢測、圖像處理與深度學習》是2023年機械工業出版社出版的圖書。內容簡介 本書基於真實數據集，全面系統地闡述現代計算機視覺實用技術、方法和實踐，涵蓋50多個計算機視覺問題。全書分為四部分：di一部分（第1~3章）介紹神經網路和PyTorch的基礎知識，以及如何使用PyTorch構建並訓練神經網路...
《數字圖像處理與深度學習》是2023年清華大學出版社出版的圖書，作者是汪紅兵、李莉。內容簡介 本書以機器視覺系統為研究背景，緊密結合實際工業套用案例，介紹傳統數字圖像處理方法和基於深度學習的數字圖像處理方法。本書共8章，內容包括數字圖像處理概述、基於傳統方法的數字圖像處理、基於深度學習的數字圖像處理、工業字元...
《深度學習之人臉圖像處理：核心算法與案例實戰》是2020年機械工業出版社出版的圖書，作者是言有三。內容簡介 本書由淺入深、全面系統地介紹人臉圖像的各個研究方向和套用場景，包括但不限於基於深度學習的各個方向的核心技術。本書理論體系完備，講解時提供大量實例，可供讀者實戰演練。本書涵蓋的內容非常廣泛，從基本...
《深度學習技術圖像處理入門》是2018年10月清華大學出版社出版的圖書，作者是楊培文、胡博強。內容簡介 本書從機器學習、圖像處理的基本概念入手，逐步闡述深度學習圖像處理技術的基本原理以及簡單的實現。繼而以幾個實戰案例來介紹如何使用深度學習方法，在數據分析競賽中取得較高的排名。最後，通過一個實戰案例，介紹如何...
《面向病理圖像處理的深度學習算法研究》是依託北京大學，由李宏鋒擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 病理圖像是疾病診斷的金標準，在提供豐富病理信息的同時，所具有的模糊不均勻、結構複雜多變等特點，給傳統的處理方法帶來了極大的困難。本項目擬在對深度學習算法進行深入分析的基礎上，系統研究基於深度學習的...
detection (GWHD) dataset的小麥圖像數據。為了準確對數據集進行分類識別，藉助圖像的基本操作實現數據增強，而後在結合深度學習在圖像識別中的優勢，以ResNet50為基礎網路框架，設計一套基於Faster R-CNN的麥穗圖像識別算法。實驗結果表明，相比其他卷積神經網路，ResNet50網路模型具泛化性好，魯棒性強、精度高等優點。
深度學習（DL，Deep Learning）是機器學習（ML，Machine Learning）領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧（AI，Artificial Intelligence）。深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是...
本書從多種技術出發，詳細介紹了多方面的算法描述、實驗結果和結果分析，力求向讀者展示出醫學圖像數據分析、識別和可視化處理相關技術的最新研究動態，希望能為從事相關研究的廣大讀者提供參考，對醫學圖像處理、深度學習技術的發展起到推動作用。本書可作為高等院校圖像分析、模式識別、可視化、人工智慧和深度學習相關專業...
《深度學習之圖像識別：核心技術與案例實戰》一書由言有三編寫，於2019年4月由機械出版社出版發行。內容簡介 本書全面介紹了深度學習在圖像處理領域中的核心技術與套用。書中不但重視基礎理論的講解，而且從第4章開始的每章都提供了一到兩個不同難度的案例供讀者實踐，讀者可以在已有代碼的基礎上進行修改和改進，...
桑迪潘·戴伊（Sandipan Dey）是一位興趣廣泛的數據科學家，主要研究機器學習、深度學習、圖像處理和計算機視覺，曾在推薦系統、行業動態預測模型、感測器定位模型、情感分析和設備預測等眾多數據科學領域工作過。桑迪潘·戴伊擁有美國馬里蘭大學計算機科學碩士學位，在IEEE 數據挖掘會議和期刊上發表了數篇學術論文，並在數據...
9.7.3使用PCA算法對圖片進行降維 9.8基於LBP特徵的人臉識別 9.8.1圖像識別 9.8.2基於局部二值模式的人臉識別 9.8.3人臉識別代碼實現 第10章深度學習與圖像處理 10.1人工神經網路基本結構 10.1.1感知機與人工神經網路 10.1.2激活函式 10.1.3輸出函式 10.2神經網路的學習 10.2.1訓練數據與測試數據 ...
在算法層面，提出高效的多源遙感圖像深度學習算法，實現高精度目標檢測識別，圖像分類的同時，加快處理速度；在計算層面，提出一套多層次的並行深度學習方法，同時提出深度學習的細粒度並行方法和高吞吐率粗粒度並行方法，提高深度學習方法的計算效率；在用戶層面，提出一套深度網路定製加速器，方便用戶使用，提高深度學習套用...
第4章 圖像分類 101 4.1 圖像分類基礎 101 4.1.1 單標籤圖像分類問題 102 4.1.2 深度學習圖像分類經典模型 104 4.1.3 最佳化目標 108 4.1.4 評測指標 110 4.2 多標籤圖像分類 111 4.2.1 多標籤圖像分類問題 111 4.2.2 多標籤圖像分類模型 112 4.2.3 多標籤圖像分類評估指標 ...
《深度學習 》是2018年電子工業出版社出版的圖書、作者是劉鵬。內容簡介 本書是深度學習的入門教材，系統地介紹了深度學習的基本概念與實戰套用，包括深度學習在圖像、語音、文本方向的套用，以及前沿發展等。本書分為10章，大致為3個部分：第1部分（1-3章）介紹深度學習的基礎知識。第2部分（4-6章）介紹深度...
3.2.2 圖像預處理36 3.3 KNN實戰36 3.3.1 KNN實現MNIST數據分類36 3.3.2 KNN實現Cifar10數據分類41 3.4 模型參數調優44 3.5 本章小結48 第4章 機器學習基礎49 4.1 線性回歸模型49 4.1.1 一元線性回歸50 4.1.2 多元線性回歸56 4.2 邏輯回歸模型57 4.2.1 Sigmoid函式58 4.2.2 ...
（3）課程內容有深度。課程內容介紹了相關部分的基礎理論知識，並配套例題講解，也簡單提及每一部分的前沿研究。教學思路 該課程介紹了數字圖像處理中的基本概念、算法和原理，幫助學習者掌握除了數字圖像處理的基礎知識。該課程從圖像處理基礎知識出發，按照基本概念——＞圖像增強——＞圖像復原——＞圖像壓縮——＞圖像...
《深度學習》是2020年西安電子科技大學出版社出版的圖書。內容簡介 本書精選深度學習實戰項目，使用深度學習框架完成圖像類信息識別，序列類（時間序列、非時間序列）數據識別等。對於每一個項目實戰，從數據預處理開始，一步步構建網路模型並展開分析與評估。圖書目錄 第1章 緒論 1．1 引言 1．2 基本術語 1．3 ...
阿里巴巴高級技術專家，原Intel亞太研發有限公司資深圖形圖像工程師。涉及領域包括顯示系統、圖形圖像處理、深度學習框架加速。是OpenCV DNN模組OpenCL後端主要貢獻者之一。 趙娟 Intel高級研發經理，鑽研圖形圖像、視頻編解碼和視頻處理十幾年，帶領團隊深耕視頻編解碼和處理軟硬體加速、深度學習算法分析與設計，致力於讓開源...
本書的內容不僅涵蓋了深度學習的基本概念和理論，更多的介紹了常見的深度學習模型及其實現方式，以通俗易懂的方式，為讀者呈現出深度學習的核心內容。突出為智慧型製造專業服務的主線，在案例的選取上，摒棄了傳統以圖像識別、自然語言處理為主的講解模式，通過選擇智慧型製造及智慧型製造系統中案例，指導讀者更好的了解深度學習...
（3）戚婧，解放軍總醫院醫學大數據研究中心博士研究生，主要研究方向為醫學影像人工智慧。目錄 第1章人工智慧之深度學習 1.1人工智慧簡介 1.1.1基本概念 1.1.2發展歷程 1.2深度學習簡介 1.3深度學習在醫學影像處理中的套用 1.4本章小結 參考文獻 第2章醫學成像簡介 2.1X射線成像 2.1.1成像原理 2.1....
對基於深度學習的圖像語義分割的經典方法與研究現狀進行系統分類、梳理和總結。根據分割特點和處理粒度的不同，將基於深度學習的圖像語義分割方法分為基於區域分類的圖像語義分割方法和基於像素分類的圖像語義分割方法。把基於區域分類的圖像語義分割方法細分為2類子方法，把基於像素分類的圖像語義分割方法進一步細分為7類不...
第1章深度學習基礎 1.1深度學習與人工智慧 1.2感知機與神經網路 1.2.1單層感知機 1.2.2多層感知機 1.3前饋神經網路 1.3.1前饋神經網路的模型 1.3.2前饋神經網路的學習 1.4卷積神經網路 1.4.1圖像數據的存儲 1.4.2傳統圖像處理運算元 1.4.3卷積 1.4.4池化 1.4.5填充 1.4.6步幅 1.4.7典型...
1．1．1 機器學習 2 1．1．2 深度學習 3 1．1．3 機器學習與深度學習同人工智慧的關係 4 1．2 深度學習與回歸分析 5 1．2．1 回歸分析理論框架 5 1．2．2 深度學習與回歸分析的聯繫 6 1．3 深度學習的發展歷程 7 1．4 深度學習擅長的領域 9 1．4．1 圖像處理 9 1．4．2語音識別 12 1．4...
例如，用於分類 ImageNet 的 AlexNet 系統僅具有一個預處理步驟：對每個像素減去訓練樣本的平均值。對比度表示 在許多任務中，對比度是能夠安全移除的最為明顯的變化源之一。簡單地說，對比度指的是圖像中亮像素和暗像素之間差異的大小。量化圖像對比度有許多方式。在深度學習中，對比度通常指的是圖像或圖像區域中...
