卷积神经网络之图像融合识别 9787121482724
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作者:
赵文达,王海鹏 著
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出版社:
电子工业出版社
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ISBN:
9787121482724
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出版时间:
2024-06
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装帧:
平装
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开本:
16开
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ISBN:
9787121482724
-
出版时间:
2024-06
售价
￥
59.70
6.8折
定价
￥88.00
品相
全新
上书时间2024-12-29
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商品描述：
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目录
第1章 绪论1
1.1 图像融合与目标识别的目的和意义1
1.2 图像融合与目标识别中的相关基本概念2
1.2.1 图像融合2
1.2.2 目标识别3
1.3 图像融合与目标识别算法的设计要求和主要技术指标4
1.3.1 图像融合与目标识别算法的工程设计4
1.3.2 图像融合与目标识别算法的评估4
1.4 图像融合与目标识别技术的研究历史及现状6
1.4.1 图像融合6
1.4.2 目标识别8
1.5 本书的研究范围和概览9
参考文献11
第2章 卷积神经网络15
2.1 引言15
2.2 神经网络15
2.2.1 神经元15
2.2.2 感知机17
2.2.3 BP网络与反向传播算法18
2.3 卷积神经网络的基本概念和基本结构20
2.3.1 卷积神经网络的基本概念20
2.3.2 卷积神经网络的基本结构21
2.3.3 卷积神经网络之图像融合识别典型模型24
2.4 小结33
参考文献33
第3章 特征表示学习的多源图像融合35
3.1 引言35
3.2 交互式特征嵌入的图像融合35
3.2.1 方法背景35
3.2.2 交互式特征嵌入的图像融合网络模型37
3.2.3 模型训练40
3.2.4 实验41
3.3 联合特定和通用特征表示的图像融合46
3.3.1 方法背景46
3.3.2 联合特定和通用特征表示的图像融合网络模型48
3.3.3 模型训练52
3.3.4 实验53
3.4 小结58
参考文献59
第4章 多域特征对齐的多源图像融合63
4.1 引言63
4.2 自监督特征自适应的图像融合63
4.2.1 方法背景63
4.2.2 自监督特征自适应的图像融合网络模型64
4.2.3 模型训练68
4.2.4 实验69
4.3 基于元特征嵌入的图像融合79
4.3.1 方法背景79
4.3.2 基于元特征嵌入的图像融合网络模型80
4.3.3 模型训练84
4.3.4 实验86
4.4 小结94
参考文献95
第5章 小样本遥感目标识别98
5.1 引言98
5.2 协作蒸馏的遥感目标识别99
5.2.1 方法背景99
5.2.2 协作蒸馏的遥感目标识别网络模型100
5.2.3 模型训练103
5.2.4 实验103
5.3 弱相关蒸馏的遥感目标识别111
5.3.1 方法背景111
5.3.2 弱相关蒸馏的遥感目标识别网络模型113
5.3.3 模型训练115
5.3.4 实验117
5.4 小结124
参考文献124
第6章 复杂样本分布的遥感目标识别128
6.1 引言128
6.2 层次蒸馏的长尾目标识别128
6.2.1 方法背景128
6.2.2 层次蒸馏的长尾目标识别网络模型130
6.2.3 模型训练134
6.2.4 实验135
6.3 风格?内容度量学习的多域遥感目标识别142
6.3.1 方法背景142
6.3.2 风格?内容度量学习的多域遥感目标识别网络模型145
6.3.3 模型训练149
6.3.4 实验150
6.4 小结157
参考文献158
第7章 图像融合和目标识别的实际应用161
7.1 引言161
7.2 图像融合的应用161
7.2.1 安防监测161
7.2.2 火灾识别162
7.2.3 行人检测163
7.3 遥感目标识别的应用164
7.3.1 舰船识别164
7.3.2 灾害探测165
7.3.3 海上搜救166
7.4 小结167
参考文献167
第8章 回顾、建议与展望171
8.1 引言171
8.2 研究成果回顾171
8.3 问题与建议172
8.4 研究方向展望173
8.5 小结174
内容摘要
本书是一本探讨卷积神经网络在图像融合、识别任务上应用的专业著作，旨在为读者提供全面而实用的知识体系，使其能够深入理解图像融合与识别的原理和实现，并应用于各个领域。本书涵盖了从卷积神经网络基础概念到图像融合、识别前沿技术的全面内容，并详细介绍了著者自身的研究成果。本书共8章，主要包括：图像融合与目标识别的目的、意义、基本概念、技术指标和研究历史及现状，卷积神经网络，特征表示学习的多源图像融合，多域特征对齐的多源图像融合，小样本遥感目标识别，复杂样本分布的遥感目标识别，图像融合和目标识别的实际应用，以及回顾、建议与展望。本书可以作为计算机视觉、图像处理、人工智能等领域的学生、研究者和从业人员的参考书，也可以作为基础的理论教程使用，还可以作为实际工程应用的参考书。
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