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電腦視覺前沿發展--目標檢測專題

  • 作者:編者:田彥|責編:楊戈
  • 出版社:浙江工商大學
  • ISBN:9787517836292
  • 出版日期:2020/05/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:144
人民幣:RMB 40 元      售價:
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內容大鋼
    本書主要介紹基於深度學習的目標檢測演算法。
    從實用的角度出發,本書將目標檢測問題分為2D目標檢測,3D目標檢測,以及總結與展望等幾章,分別描述演算法發展和側重解決的問題,並對未來的發展趨勢做出展望。
    第二章,在2D目標檢測方面,本書介紹了多個學者近期感興趣的研究方向,包括:1)為了解決深度學習訓練樣本不足的問題,2D目標樣本的合成;2)為了解決訓練時樣本分佈不均的問題,研究者們在難例選擇上做出的一些工作;3)利用弱監督學習進行目標檢測;4)以及在多尺度目標、多視角、多任務學習、遮擋等方面的問題。
    第三章,在3D目標檢測方面,介紹以下多種方案完成3D目標檢測,包括:1)基於雙目圖像深度估計的偽雷達;2)基於點雲投影到鳥的視角;3)基於RGBD圖像(2.5D表達);4)基於規則3D體素;5)基於幾何(Frustum)信息,6)基於點雲;7)基於多任務學習等等。
    最後,作者總結當前目標檢測演算法的發展思路,分析各個流派方法的異同,並提出對未來演算法發展的一些見解。

作者介紹
編者:田彥|責編:楊戈

目錄
第一章  概  述
  1.1  什麼是目標檢測
  1.2  2D目標檢測簡史
    1.2.1  集成學習架構
    1.2.2  SVM架構
    1.2.3  DPM架構
    1.2.4  Exemplar架構
    1.2.5  深度學習架構
    1.2.6  資料庫
  1.3  3D檢測簡史基於SVM
  1.4  本書概述
第二章  2D圖像目標檢測
  2.1  樣本合成
  2.2  難例選擇
  2.3  弱監督學習
  2.4  多尺度目標
    2.4.1  雙階段方法Faster RCNN
    2.4.2  單階段方法SSD
    2.4.3  基於GAN
  2.5  多姿態(視角)問題
    2.5.1  基於Part
    2.5.2  基於子類別
    2.5.3  基於形變的卷積、池化
    2.5.4  基於GAN
    2.5.5  基於多任務學習
    2.5.6  基於3D模型
    2.5.7  其他
  2.6  多任務學習
    2.6.1  聯合檢測和分割
    2.6.2  聯合檢測和對齊
  2.7  遮擋問題
    2.7.1  基於part
    2.7.2  基於霍夫變換
    2.7.3  基於GAN
    2.7.4  基於部分數據增強
  2.8  環境信息
    2.8.1  外擴框
    2.8.2  邊界信息
    2.8.3  背景
    2.8.4  物體間信息
    2.8.5  層間信息
    2.8.6  通道間信息
    2.8.7  Attention
  2.9  場景變化
  2.10  新增物體
  2.11  基於密度估計的方法
  2.12  3D框檢測
  2.13  視頻目標檢測
  2.14  交互
  2.15  效率提升

  2.16  密度估計
    2.16.1  基於檢測
    2.16.2  基於回歸
    2.16.3  相機信息
    2.16.4  時域信息
    2.16.5  多尺度
    2.16.6  Attention
    2.16.7  基於自編碼器
    2.16.8  通用目標檢測
  2.17  度量方法
  2.18  非極大抑制
  2.19  典型應用
    2.19.1  線的檢測
    2.19.2  車輛檢測
    2.19.3  車道線檢測
    2.19.4  交通標識符檢測
    2.19.5  瑕疵檢測
    2.19.6  行人檢測
    2.19.7  人臉檢測
    2.19.8  文本檢測
    2.19.9  陰影檢測
    2.19.10  無紋理
    2.19.11  其它檢測
第三章  3D目標檢測
  3.1  基於雙目
  3.2  投影到鳥的視角
  3.3  基於2.5D表達
  3.4  基於規則3D體素
  3.5  利用幾何(Frustum)信息
  3.6  基於點雲
  3.7  多任務學習
    3.7.1  檢測與分割
    3.7.2  檢測與定位
    3.7.3  檢測與深度估計
第四章  總結與展望
  4.1  總結
  4.2  展望
參考文獻

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