内容简介:
本书通过扎实、详细的内容,从理论知识、算法源码、实验结果等方面对深度学习中涉及的算法进行分析和介绍。本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在目标检测与分割方向的前沿算法,包括双阶段检测、单阶段检测、无锚点检测、特征融合、损失函数、语义分割这6个方向;第二篇主要介绍深度学习在场景文字检测与识别方向的重要突破,主要介绍场景文字检测、场景文字识别这两个阶段的算法;第三篇主要介绍深度学习的其他算法与应用,包括图像翻译、图神经网络、二维结构识别、人像抠图、图像预训练、多模态预训练这6个方向的算法。附录部分介绍双线性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德劳内三角化、图像梯度、仿射变换矩阵等内容。 本书结构清晰,内容广度与深度齐备。通过阅读本书,读者可以了解前沿的深度学习算法,扩展自己的算法知识面。无论是从事深度学习科研的教师及学生,还是从事算法落地实践的工作人员,都能从本书中获益。
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