{"product_id":"基于深度学习的视觉表达-方法与应用","title":"基于深度学习的视觉表达:方法与应用","description":"\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003e内容简介\u003c\/strong\u003e\u003cbr\u003e视觉表达是图像\/视频分类、目标检索及检测、视觉合成与分析等多个计算机视觉任务的核心研究问题。本专著介绍视觉表达学习的基本理论和研究进展，特别聚焦于近年来基于深度学习的视觉表达学习在目标检索、图像分类两大视觉识别任务中的具体应用。针对目标检索，介绍了单目标检索、多目标检索、以及跨模态检索等多个应用场景下的视觉表达方法；针对图像分类，介绍了小样本、长尾、零样本识别等应用中的视觉表达方法设计原则与技巧。本专著提供了深度视觉表达方法从入门到精通的各种材料，包括基本概念、基本理论、算法设计与原则、主流的测试数据分析方法和技术验证。因此，本书适合于对计算机视觉及深度学习感兴趣的高年级本科生、研究生、研究人员以及工程技术人员。\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003e目录\u003c\/strong\u003e\u003cbr\u003e第0章绪论第1部分视觉表达问题与典型方法第1章基于传统特征的语义表达1.1图像特征1.1.1图像全局特征1.1.2图像局部特征1.2特征编码与聚合1.2.1BoW1.2.2SPM1.2.3VLAD1.3理解基于传统特征的图像表达方法第2章基于深度学习的语义表达2.1卷积神经网络的相关知识2.1.1全连接层\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003e内容简介\u003c\/strong\u003e\u003cbr\u003e视觉表达是图像\/视频分类、目标检索及检测、视觉合成与分析等多个计算机视觉任务的核心研究问题。本专著介绍视觉表达学习的基本理论和研究进展，特别聚焦于近年来基于深度学习的视觉表达学习在目标检索、图像分类两大视觉识别任务中的具体应用。针对目标检索，介绍了单目标检索、多目标检索、以及跨模态检索等多个应用场景下的视觉表达方法；针对图像分类，介绍了小样本、长尾、零样本识别等应用中的视觉表达方法设计原则与技巧。本专著提供了深度视觉表达方法从入门到精通的各种材料，包括基本概念、基本理论、算法设计与原则、主流的测试数据分析方法和技术验证。因此，本书适合于对计算机视觉及深度学习感兴趣的高年级本科生、研究生、研究人员以及工程技术人员。\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003e目录\u003c\/strong\u003e\u003cbr\u003e第0章绪论第1部分视觉表达问题与典型方法第1章基于传统特征的语义表达1.1图像特征1.1.1图像全局特征1.1.2图像局部特征1.2特征编码与聚合1.2.1BoW1.2.2SPM1.2.3VLAD1.3理解基于传统特征的图像表达方法第2章基于深度学习的语义表达2.1卷积神经网络的相关知识2.1.1全连接层","brand":"当当","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48060309471390,"sku":"9787569335408.0","price":38.24,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0728\/0158\/3262\/files\/29924577-1_b_1755239184.jpg?v=1785327738","url":"https:\/\/timesbook.com\/products\/%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9a%84%e8%a7%86%e8%a7%89%e8%a1%a8%e8%be%be-%e6%96%b9%e6%b3%95%e4%b8%8e%e5%ba%94%e7%94%a8","provider":"Timesbook Inc","version":"1.0","type":"link"}