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基於深度學習的目標跟蹤方法

  • 作者：郭崇|責編:金倩倩
  • 出版社：延邊大學
  • ISBN：9787230079266
  • 出版日期：2025/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：171
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要探討了目標跟蹤技術在電腦視覺領域的應用，介紹了目標跟蹤的基本概念和傳統方法，較為詳細地闡述了基於深度學習的目標跟蹤演算法的原理及實現場景，介紹了如何構建深度學習模型，並通過實驗驗證了模型的有效性，分析了目標跟蹤技術在安防監控、人機交互、智慧城市等領域的實際應用。本書結構清晰，語言流暢，較好地做到理論結合實際，能夠在一定程度上為基於深度學習的目標跟蹤方法的研究提供思路，同時，為電腦視覺領域的相關從業人員提供一定的幫助。
作者介紹
郭崇|責編:金倩倩
目錄
第一章  目標跟蹤技術概述
  第一節  目標跟蹤技術的應用
  第二節  目標跟蹤技術的研究現狀
  第三節  目標跟蹤技術的發展前景
第二章  目標跟蹤技術的相關理論
  第一節  卷積神經網路相關介紹
  第二節  多（單）目標跟蹤任務描述
  第三節  基於孿生網路的目標跟蹤演算法
  第四節  目標跟蹤中的注意力機制
第三章  融合注意力機制的孿生網路單目標跟蹤方法
  第一節  引言
  第二節  深度孿生特徵編碼器
  第三節  卷積自注意力模塊
  第四節  融合注意力機制的孿生網路跟蹤框架
  第五節  對比實驗和消融實驗
  第六節  本章小結
第四章  基於多尺度注意力特徵融合模塊的孿生網路單目標跟蹤方法
  第一節  引言
  第二節  基於多尺度注意力特徵融合模塊的孿生網路跟蹤框架
  第三節  對比實驗
  第四節  消融實驗
  第五節  本章小結
第五章  融合注意力機制的輕量化孿生網路單目標跟蹤方法
  第一節  引言
  第二節  孿生編碼器骨幹網路輕量化
  第三節  卷積自注意力模塊輕量化
  第四節  特徵融合模塊輕量化
  第五節  模型輕量化實驗
  第六節  本章小結
參考文獻

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