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深度神经网络算法及其在图像处理中的应用
本书共分四篇20章:首先主要介绍了基于深度神经网络的常规目标检测算法——经典的一阶段和二阶段目标检测框架,总结了仿真实验中常用的数据增强策略,设计了基于特征融合的小目标检测模型、基于注意力机制的小目标检测模型以及小目标检测模型轻量化方法;其次设计并实现了基于深度学习的单目标跟踪算法,视频监控中的单/多目标检测、跟踪一体化算法及行为识别算法;再次开展了复杂道路状况下的图像融合算法、基于密集连接卷积网络的红外与可见光图像融合算法的设计与实现;最后提出了基于深度神经网络的飞行器三维姿态估计算法。
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