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小波變換與深度學(xué)習(xí)圖像處理

小波變換與深度學(xué)習(xí)圖像處理

定 價(jià):¥148.00

作 者: 李朝榮
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787030796561 出版時(shí)間: 2025-01-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書(shū)結(jié)合小波變換和深度學(xué)習(xí)這兩種先進(jìn)的技術(shù)手段,系統(tǒng)地設(shè)計(jì)多種小波域上的依賴關(guān)系,對(duì)小波變換域聯(lián)合建模進(jìn)行深入的研究,從而顯著地提高小波對(duì)圖像特征的表示能力,并推動(dòng)小波分析在理論和應(yīng)用方面的發(fā)展。本書(shū)首先介紹小波變換的基本原理和相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí),以及小波變換在圖像處理中的應(yīng)用;其次詳細(xì)地講解深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識(shí)和常用的圖像處理方法;然后詳細(xì)地介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論和網(wǎng)絡(luò)組件,以案例形式介紹PyTorch深度學(xué)習(xí)框架;最后,詳細(xì)地介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用網(wǎng)絡(luò)組件和模型,重點(diǎn)介紹和分析ResNet模型、Transformer模型,以及現(xiàn)在主流的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

作者簡(jiǎn)介

 ?。?) 2010-09 至 2013-06, 電子科技大學(xué), 信息與通信工程, 博士 (2) 2004-09 至 2007-06, 西華師范大學(xué), 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù), 碩士 (3) 1996-09 至 1999-06, 成都理工學(xué)院, 材料科學(xué)工程系, 大專(1) 2022-01 至 今, 宜賓學(xué)院, 人工智能與大數(shù)據(jù)學(xué)部, 教授(2) 2015-01 至 2021-12, 宜賓學(xué)院, 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院, 副教授(3) 2014-01 至 2015-11, 宜賓學(xué)院, 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院, 講師(4) 2007-06 至 2013-12, 宜賓職業(yè)技術(shù)學(xué)院, 信息工程系, 講師(5) 1999-07 至 2004-08, 四川省宜賓市國(guó)營(yíng)七九九廠, 一零二分廠, 技術(shù)員機(jī)器視覺(jué)、人工智能1) Chaorong li, yuanyuan Huang, Yu xue, Dependence structure of Gabor wavelets for face recognition,Expert Systems With Applications, 2019, 一區(qū),8.3

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