书籍简介:

目标检测是计算机视觉领域的重点和难点问题，广泛地应用于诸如智能监控、图片搜索、人机交互等多个领域。由于目标外观信息不足或光照、遮挡、视角等造成的目标外观变化，导致了目标表征的不确定性，降低了目标检测的准确率。而上下文信息能够描述目标的内在联系，所以借助上下文信息，能有效消除或减少这种不确定性对目标检测的影响，提高目标检测的准确度。目前，基于上下文的目标检测研究虽然取得了一定的进展，但由于目标表征与人类视觉语义鸿沟的存在，目标检测的准确度仍亟需大幅提升。为此，围绕这一主题，我们开展了上下文信息的目标检测研究。本书针对目标检测中的不同问题，从多个角度，充分挖掘和利用图像中的上下文信息，进行目标检测。在研究不同上下文表示的基础上，结合诸如卷积神经网络 ( Convolutional neural network, CNN )等机器学习方法，提出了多个新的目标检测模型，提升了目标检测的准确度。

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书籍详细信息
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	9787516020586 如需购买下载《基于上下文信息的目标检测研究》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地	北京	出版单位	中国建材工业出版社
版次	1版	印次	1
定价(元)	36.0	语种	简体中文
尺寸	24 × 17	装帧	平装
页数		印数

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书籍信息归属:

基于上下文信息的目标检测研究是中国建材工业出版社于2018.4出版的中图分类号为 C931.2 的主题关于目标检测－研究的书籍。