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- 010 __ |a 978-7-111-62288-8 |d CNY99.00
- 021 __ |a CN |b 01-2018-5308
- 099 __ |a CAL 012019067868
- 100 __ |a 20190428d2019 em y0chiy50 ea
- 200 1_ |a 卷积神经网络与计算机视觉 |A juan ji shen jing wang luo yu ji suan ji shi jue |d = A guide to convolutional neural networks for computer vision |f (澳) 萨尔曼·汗(Salman Khan)[等] 著 |g 黄智濒, 戴志涛译 |z eng
- 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2019
- 215 __ |a XII, 184页 |c 彩图 |d 26cm
- 225 2_ |a 智能科学与技术丛书 |A zhi neng ke xue yu ji shu cong shu
- 304 __ |a 著者还有: 侯赛因·拉哈马尼(Hossein Rahmani)、赛义德·阿法克·阿里·沙(Syed Afaq Ali Shah)、穆罕默德·本纳努恩(Mohammed Bennamoun)
- 306 __ |a 由美国摩根&克莱普尔出版公司授权出版
- 314 __ |a 萨尔曼·汗，澳大利亚国立大学讲师，联邦科学与工业研究组织(CSIRO)研究科学家。
- 314 __ |a 侯赛因·拉哈马尼，西澳大利亚大学计算机科学与软件工程学院研究员。
- 314 __ |a 赛义德·阿法克·阿里·沙，西澳大利亚大学计算机科学与软件工程学院副研究员。
- 314 __ |a 黄智濒，北京邮电大学计算机学院讲师，博士，主要研究方向为计算机视觉和三维可视化。
- 314 __ |a 戴志涛，北京邮电大学计算机学院教授，主要研究方向为深度学习加速器和嵌入式系统。
- 320 __ |a 有书目 (第176-184页)
- 330 __ |a 本书既全面介绍了卷积神经网络（CNN）的原理，又提供了将CNN应用于计算机视觉的一手经验。书中首先讲解神经网络的基本概念（训练、正则化和优化），然后讨论各种各样的损失函数、网络层和流行的CNN架构，回顾了评估CNN的不同技术，并介绍了一些常用的CNN工具和库。此外，本书还分析了CNN在计算机视觉中的应用案例，包括图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成。
- 410 _0 |1 2001 |a 智能科学与技术丛书
- 510 1_ |a Guide to convolutional neural networks for computer vision |z eng
- 606 0_ |a 计算机视觉 |A ji suan ji shi jue |x 研究
- 701 _1 |c (澳) |a 汗 |A han |c (Khan, Salman) |4 著
- 701 _1 |c (澳) |a 拉哈马尼 |A la ha ma ni |c (Rahmani, Hossein) |4 著
- 701 _1 |c (澳) |a 沙 |A sha |c (Shah, Syed Afaq Ali) |4 著
- 702 _0 |a 黄智濒 |A huang zhi bin |4 译
- 702 _0 |a 戴志涛 |A dai zhi tao |4 译
- 801 _0 |a CN |b 百万庄 |c 20190428
- 801 _2 |a CN |b PUL |c 20190702
- 905 __ |a XATU |d TP18/333