內(nèi)容提要

本書通過扎實、詳細(xì)的內(nèi)容，從理論知識、算法源碼、實驗結(jié)果等方面對深度學(xué)習(xí)中涉及的算法進(jìn)行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測與分割方向的前沿算法，包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點檢測、特征融合、損失函數(shù)、語義分割這6個方向；第二篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在場景文字檢測與識別方向的重要突破，主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個階段的算法；第三篇主要介紹深度學(xué)習(xí)的其他算法與應(yīng)用，包括圖像翻譯、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、二維結(jié)構(gòu)識別、人像摳圖、圖像預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練這6個方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內(nèi)三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內(nèi)容。

本書結(jié)構(gòu)清晰，內(nèi)容廣度與深度齊備。通過閱讀本書，讀者可以了解前沿的深度學(xué)習(xí)算法，擴(kuò)展自己的算法知識面。無論是從事深度學(xué)習(xí)科研的教師及學(xué)生，還是從事算法落地實踐的工作人員，都能從本書中獲益。