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深度學習與交通圖像感知應用基礎 版權信息
- ISBN：9787114196423
- 條形碼：9787114196423 ; 978-7-114-19642-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
深度學習與交通圖像感知應用基礎 內容簡介
本書選取交通圖像和視頻為研究對象,采用深度學習方法,提取圖像和視頻中的特征信息,實現交通目標的識別、跟蹤、檢測和分割功能。通過對本書的學習,讀者可提升對交通領域深度學習網絡的理解和應用能力。本書可供交通運輸行業相關技術人員參考,也可作為高等院校交通工程、交通運輸專業的高年級本科生和研究生教材使用。
深度學習與交通圖像感知應用基礎 目錄
第1 章 交通圖像感知概論……………………………………………………………………… 1
1. 1 相關概念………………………………………………………………………………… 1
1. 2 交通圖像感知的應用…………………………………………………………………… 6
第2 章 計算機編程基礎……………………………………………………………………… 13
2. 1 編程語言發展概述……………………………………………………………………… 13
2. 2 Python 編程……………………………………………………………………………… 16
2. 3 PyTorch 框架…………………………………………………………………………… 33
第3 章 圖像處理基礎………………………………………………………………………… 55
3. 1 GUI 功能………………………………………………………………………………… 55
3. 2 核心操作………………………………………………………………………………… 57
3. 3 圖像處理………………………………………………………………………………… 62
3. 4 特征檢測和匹配………………………………………………………………………… 76
3. 5 相機校準與坐標系轉換………………………………………………………………… 82
第4 章 神經網絡與深度學習………………………………………………………………… 85
4. 1 概述……………………………………………………………………………………… 85
4. 2 神經網絡………………………………………………………………………………… 85
4. 3 深度學習……………………………………………………………………………… 109
4. 4 編程實現……………………………………………………………………………… 110
第5 章 交通目標識別理論與方法…………………………………………………………… 123
5. 1 概述…………………………………………………………………………………… 123
5. 2 卷積神經網絡組成和實現…………………………………………………………… 125
5. 3 典型卷積神經網絡結構……………………………………………………………… 140
5. 4 Transformer 模型……………………………………………………………………… 156
5. 5 遷移學習……………………………………………………………………………… 180
第6 章 交通目標檢測理論與方法…………………………………………………………… 185
6. 1 概述…………………………………………………………………………………… 185
6. 2 X-CNN 目標檢測算法………………………………………………………………… 187
6. 3 YOLO 目標檢測算法………………………………………………………………… 206
6. 4 SSD 目標檢測算法…………………………………………………………………… 215
第7 章 交通目標軌跡跟蹤理論與方法……………………………………………………… 225
7. 1 概述…………………………………………………………………………………… 225
7. 2 SORT 算法目標軌跡跟蹤算法……………………………………………………… 238
7. 3 Deep SORT 算法目標軌跡跟蹤算法………………………………………………… 241
第8 章 交通場景分割理論與方法…………………………………………………………… 253
8. 1 概述…………………………………………………………………………………… 253
8. 2 交通場景語義分割…………………………………………………………………… 253
8. 3 交通場景實例分割…………………………………………………………………… 260
第9 章 交通感知評價指標及預訓練模型應用……………………………………………… 276
9. 1 評價指標……………………………………………………………………………… 276
9. 2 超參數調優…………………………………………………………………………… 278
9. 3 預訓練模型…………………………………………………………………………… 283
9. 4 開源數據集…………………………………………………………………………… 290
參考文獻………………………………………………………………………………………… 295
展開全部
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