深度學習與計算機視覺

　　本教材主要內(nèi)容包括計算機視覺歷史回顧與介紹、數(shù)據(jù)驅動的圖像分類方式：K最近鄰與線性分類器、線性分類器損失函數(shù)與很優(yōu)化、反向傳播與神經(jīng)網(wǎng)絡、神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遷移學習之物體定位與檢測、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的可視化與進一步理解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡工程實踐技巧、深度學習開源庫使用介紹、圖像分割與注意力模型、視頻檢測與無監(jiān)督學習等。本書適合高等學校圖像處理、模式識別、機器視覺、人工智能相關專業(yè)本科高年級學生和研究生使用，也可作為相關專業(yè)領域科研工作者參考書。

　　李暉暉，女，1974年生， 2006年在西北工業(yè)大學自動化學院模式識別與智能系統(tǒng)專業(yè)獲得工學博士學位，現(xiàn)為西北工業(yè)大學自動化學院副教授。主要從事圖像處理、模式識別、機器視覺、人工智能等方向的研究。 劉航，男，1973年生， 博士，現(xiàn)為西北工業(yè)大學自動化學院副教授。主要從事網(wǎng)絡協(xié)議設計與優(yōu)化、無線感知、網(wǎng)絡安全等方向的研究。