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深度学习之图像目标检测与识别方法

史朋飞等
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计算机网络图形图像/视频9.8万字

更新时间:2024-10-18 15:06:51 最新章节:文后插图

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书籍简介

本书介绍了深度学习在图像目标检测与识别领域的应用,主要包括基于UNet的图像去雾算法、基于特征融合GAN的图像增强算法、基于ESRGAN的图像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的图像分割算法、基于对抗迁移学习的水下大坝裂缝图像分割算法、基于改进Faster-RCNN的海洋生物检测算法、基于YOLOv4的目标检测算法、基于RetinaNet的密集目标检测算法、基于LSTM网络的视频图像目标实时检测、基于改进YOLOv4的嵌入式变电站仪表检测算法等。
上架时间:2024-09-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行

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    本书从实际应用着手,详细介绍了手机自带的图像编辑工具和其他9款常用修图App的使用技巧,包括Snapseed、MIX滤镜大师、PicsArt美易、VSCOCam、醒图、ProKnockout、PINS、泼辣以及美图秀秀。掌握这9款App,足以应对手机图像后期处理的绝大部分需求,甚至可以实现一些有创意的制作效果。本书采用全彩印刷,配套二维码视频讲解,学习起来更高效便捷。本书适合手机摄影爱好者、对手
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