电子工业出版社

深度学习：智能网络目标识别技术

作译者：石晓荣,林绍辉,倪亮、余跃、张宝昌
出版时间：2025-05
字数：273
页数：244
版次：01-01
开本：16开开
印次：01-01
ISBN：9787121503320
所属分类：教育,本科研究生,计算机类,
定价：68.0

内容简介:
深度学习目标检测识别技术是人工智能专业当前研究热点，在民用和国防领域都有着重大需求，也是一个巨大的技术难题，在资源受限平台下，目标感知不确定性大、效率低、功耗大。本书旨在通过对智能网络目标识别技术主要原理和方法的介绍，并且结合作者自己多年来智能感知方面的研究成果，对于其他书籍未涉及到的一些前沿研究进行了补充阐述。本书共八章，第一章和第二章介绍了智能目标的发展历史，简介了机器学习的基本概念，归纳了基于统计模式识别问题和基于深度学习目标识别，深入研究了主流深度学习算法的发展过程和技术细节，这部分作为进一步学习不确定视觉感知的基础内容。第三章和第四章介绍了不确定视觉感知与深度学习的理论和应用结合，包括不确定性视觉感知的定义，Gabor不确定性有界表征和Gabor深度学习网络，以及调制卷积神经网络的具体实现细节和实验验证。第五章至第八章详细讨论了基于不确定性视觉感知算法的应用和部署，包括智能目标检测与识别的架构和方法设计，可解释目标识别方法与应用，知识内嵌智能网络识别方法的技术细节和应用，以及深度学习模型压缩技术与部署。