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基于視覺信息的目標檢測與跟蹤 版權信息
- ISBN：9787563566839
- 條形碼：9787563566839 ; 978-7-5635-6683-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于視覺信息的目標檢測與跟蹤 內容簡介
本書聚焦基于視覺信息的目標檢測與跟蹤任務，系統性地介紹了其國內外研究現狀與進展以及基礎理論，并針對當前研究中存在的問題提出了相應的改進算法。此外，本書還對基于視覺信息的目標檢測與跟蹤的發展趨勢進行了分析。本書內容包括：緒論；基于視覺信息的目標檢測與跟蹤基礎；基于視覺信息的目標檢測與跟蹤數據集與評測指標；基于視覺信息的目標檢測方法等。
基于視覺信息的目標檢測與跟蹤 目錄
第1章 緒論
1.1 概述
1.2 基于視覺信息的目標檢測與跟蹤典型應用場景
1.2.1 文化娛樂領域
1.2.2 醫療健康領域
1.2.3 安防監控領域
1.2.4 遙感分析領域
1.3 基于視覺信息的目標檢測與跟蹤的 外研究現狀和進展
1.3.1 基于視覺信息的目標檢測的研究現狀和進展
1.3.2 基于視覺信息的目標跟蹤的研究現狀和進展
1.4 本章小結
第2章 基于視覺信息的目標檢測與跟蹤基礎
2.1 卷積神經網絡基礎
2.1.1 卷積神經網絡的基本單元
2.1.2 經典的卷積神經網絡
2.1.3 卷積神經網絡的訓練和推理
2.1.4 正則化策略
2.2 典型目標檢測算法
2.2.1 雙階段目標檢測算法
2.2.2 單階段目標檢測算法
2.3 典型目標跟蹤算法
2.3.1 視覺單目標跟蹤算法
2.3.2 視覺多目標跟蹤算法
2.4 本章小結
第3章 基于視覺信息的目標檢測與跟蹤數據集與評測指標
3.1 目標檢測典型數據集
3.2 目標跟蹤典型數據集
3.3 評測指標
3.3.1 目標檢測評測指標
3.3.2 目標跟蹤評測指標
本章小結
第4章 基于視覺信息的目標檢測方法
4.1 問題與分析
4.2 基于交并比指引的目標檢測算法
4.2.1 交并比指引的候選區域重要性加權
4.2.2 交并比指引的檢測框架
4.2.3 線性虛警消減
4.2.4 基于交并比指引的目標檢測算法實驗結果及分析
4.3 基于候選區域特征自適應表達的目標檢測算法
4.3.1 特征自適應選擇模塊
4.3.2 全局注意力特征選擇模塊
4.3.3 特征自適應選擇子網絡
4.3.4 基于候選區域特征自適應表達的目標檢測算法實驗結果及分析
本章小結
第5章 基于視覺信息的目標跟蹤方法
5.1 問題與分析
5.2 運動引導的孿生網絡視覺單目標跟蹤算法
5.2.1 基于孿生網絡的視覺單目標跟蹤算法
5.2.2 運動模型
5.2.3 判別模型
展開全部
基于視覺信息的目標檢測與跟蹤 作者簡介
張躍，北京郵電大學副研究員，博士生導師。2017年畢業于中國科學院大學，獲博士學位。研究領域包括深度學習、計算機視覺、模式識別等，主持國家自然科學基金1項、國防裝備預研2項，并在國家重點研發計劃、國家重大科技專項等多個重大項目中負責圖像智能分析核心算法的研制。在全國性人工智能競賽中獲得一等獎/第一名4項，發表SCI論文20余篇。
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