2025年国产中文字乱码芒果,人人操天天日天天干,精品无码国产污平台小视频

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個新的研究方向，也是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中近年來發(fā)展最快的一個分支，在語音和圖像識別方面具有突出優(yōu)勢，極大推動了人工智能技術(shù)的發(fā)展。本書介紹了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、理論基礎(chǔ)、面向真實世界的單幀圖像超分辨率重建技術(shù)研究、面向真實世界的單幀圖像超分辨率重建技術(shù)研究、雙波段異源圖像檢測跟蹤成像技術(shù)應(yīng)用研究、基于回歸網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像超分辨重建代碼實例等。

第章緒論//

11光電成像探測技術(shù)發(fā)展概況//
111光電成像系統(tǒng)發(fā)展瓶頸//
112融合技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀//
12本書主要章節(jié)組織安排//

第章深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)//

21引言//
22CNN基礎(chǔ)操作//
221卷積操作//
222池化操作//
223激活層//
224批歸一化層//
225全連接層//
226小結(jié)//
23常見的CNN模型結(jié)構(gòu)//
231LeNet//
232AlexNet//
233VGGNet//
234GoogLeNet//
235ResNet//
236小結(jié)//
24常見目標(biāo)損失函數(shù)//
241交叉熵?fù)p失函數(shù)//
242平均絕對誤差損失函數(shù)//
243均方差損失函數(shù)//
244小結(jié)//
25網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與超參數(shù)//
251參數(shù)和超參數(shù)區(qū)別//
252參數(shù)類別//
253超參數(shù)調(diào)優(yōu)//
254小結(jié)//

第章基于深度學(xué)習(xí)的紅外與微光圖像處理理論基礎(chǔ)//

31異源圖像融合相關(guān)理論基礎(chǔ)//
311紅外與可見光成像機(jī)理//
312異源圖像融合基本流程與算法//
313圖像融合質(zhì)量評價//
32圖像超分辨率成像相關(guān)理論基礎(chǔ)//
321圖像退化正向模型//
322相機(jī)的離散采樣理論//
323成像系統(tǒng)分辨率因素//
33圖像超分辨率重建方法概述//
331基于插值的單幀圖像超分辨率重建技術(shù)//
332多幀圖像超分辨率重建技術(shù)//
333基于融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單幀圖像超分辨率重建技術(shù)//

第章面向真實世界的單幀圖像超分辨率重建技術(shù)研究//

41引言//
42基于編-解碼策略的單幀紅外圖像超分辨率重建//
421網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)//
422實驗結(jié)果與分析//
43基于雙路傳播的偽彩色紅外圖像超分辨率重建//
431引言//
432基于雙路傳播的高分辨率彩色重建網(wǎng)絡(luò)//
433實驗結(jié)果與分析//
44基于回歸網(wǎng)絡(luò)的單幅圖像超分辨率重建//
441引言//
442網(wǎng)絡(luò)基本構(gòu)建模塊//
443基于閉環(huán)回歸的圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)及算法//
444實驗結(jié)果與分析//
45基于真實世界數(shù)據(jù)集構(gòu)建//
451引言//
452薄透鏡成像原理//
453采集圖像預(yù)處理//

第章基于暗弱場景下微光圖像超分辨率成像技術(shù)研究//

51引言//
52算法思路與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)//
53分析與討論//
531數(shù)據(jù)集建立//
532實驗設(shè)置//

第章跨模態(tài)異源圖像高分辨率成像技術(shù)研究//

61引言//
62算法思路與流程//
621語義分割//
622風(fēng)格遷移//
63融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建//
64實驗結(jié)果與分析//

第章雙波段異源圖像檢測跟蹤成像技術(shù)應(yīng)用研究//

71引言//
72基于YOLOv5的目標(biāo)檢測識別技術(shù)研究//
721網(wǎng)絡(luò)模型//
722實驗結(jié)果與分析//
73基于孿生網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究//
731基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)框架//
732網(wǎng)絡(luò)模型//
733實驗結(jié)果與分析//

第章單幅圖像超分辨率重建算法部署與應(yīng)用//

81軟硬件基礎(chǔ)//
811計算機(jī)系統(tǒng)//
812軟件下載//
82環(huán)境配置//
821配置鏡像源//
822終端操作//
823常用命令操作//
83數(shù)據(jù)集//
831公開數(shù)據(jù)集//
832數(shù)據(jù)集制作//
84代碼實例//
841文件組織架構(gòu)//
842關(guān)于__init__py//
843數(shù)據(jù)加載//
844模型設(shè)計//
845損失函數(shù)和優(yōu)化器//
846訓(xùn)練//
847測試//
848結(jié)果展示//

參考文獻(xiàn)//

你還可能感興趣

我要評論