深度学习之图像目标检测与识别方法pdf+epub

本书介绍了深度学习在图像目标检测与识别领域的应用，主要包括基于UNet的图像去雾算法、基于特征融合GAN的图像增强算法、基于ESRGAN的图像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的图像分割算法、基于对抗迁移学习的水下大坝裂缝图像分割算法、基于改Faster-RCNN的海洋生物检测算法、基于YOLOv4的目标检测算法、基于RetinaNet的密集目标检测算法、基于LSTM网络的视频图像目标实时检测、基于改YOLOv4的嵌式变电站仪表检测算法等。<br/>【作者】<br/>史朋飞，男，博士、副教授、硕士生导师，CCF会员、IEEE会员，选河海大学"大禹学者计划”"常州市重产业紧缺人才计划”等。主要从事机器视觉、水下探测与成像、多源信息融合等方面的研究。主持江苏省自然科学基金1项、国家自然科学基金1项、常州市应用基础研究计划1项。发表论文50余篇，其中SCI/EI检索30余篇。申请发明专利20余项，授权10余项。获得软件著作权5项。获江苏省科学技术三等奖1项，常州市优秀科技论文二等奖、三等奖各1项。编写《人工智能与机器人》教材、《水下光学图像增强与复原方法及应用》各1部等。<br/>