《深度學習及其在海洋目標檢測中的套用》是武漢大學出版社發行的圖書。
基本介紹
- 中文名：深度學習及其在海洋目標檢測中的套用
- 作者：柳林 曹發偉 劉全海 李萬武
- 語言：國語
- 出版時間：2022年2月
- 出版社：武漢大學出版社
- 裝幀：平裝
內容簡介,
內容簡介
全書共分6章。第1章 深度學習理論基礎，闡述了人工智慧、機器學習、深度學習理論、技術和方法以及三者之間的關係。第2章 人工神經網路模型，總結介紹了神經網路的架構、類型、工作原理和最佳化訓練方法。第3章 卷積神經網路，分析論述了深度學習的典型算法——卷積神經網路的構成、機理、發展和套用，探討了深度學習的前沿模型——圖卷積神經網路和圖注意力網路的機制、優勢和實現方法。第4章 海洋硬目標檢測DL模型構建，將深度學習引入到海洋目標檢測領域，基於CNN構建了針對硬目標檢測的深度學習模型——OceanTDAx系列模型，並對模型進行訓練、最佳化和評估，在此基礎上採用所構建的模型進行海洋目標檢測實驗。第5章海洋分布目標檢測DL模型構建，構建了針對海洋分布目標檢測的深度學習模型——OceanTDLx系列模型，並對模型進行訓練、最佳化和目標檢測實驗。第6章基於多核並行架構的海洋目標檢測，設計了OISPMDA-FDB多核並行架構，實現基於CNN初檢的CFAR海洋目標提取、卡方分布臨界值海洋目標提取、基於loglogistic的海洋目標提取、基於伴方差修正模型的複雜海況的海洋目標提取，共執行了4類30個海洋目標參數並行提取實驗。
