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內容簡介： 本书基于国家自然科学基金项目和江西省自然科学基金项目研究成果，以图像分类、语义分割和姿态估计这些有代表性的视觉任务为例，研究使用迁移学习技术帮助模型用更低廉的数据学习更多的新类别，以及用更易得到的测试数据来保持模型的测试性能。本书分为八章，主要内容包括计算机视觉技术的现状与迁移学习方法的作用；计算机视觉与迁移学习技术的基础知识；基于相似度迁移的细粒度分类模型及其实验效果；基于相似度迁移的语义分割模型及其实验效果；如何使用迁移学习技术来降低深度学习模型对于测试样本收集的完整信息的依赖，从而让模型能够应用于那些难以获取某些信息的广阔场景中；如何学习可迁移的关键点及链接，从而实现对任意类别物体的姿态估计；如何学习可迁移的提示与关联，仅用微量样本来实现准确的姿态估计。 本书内容先进，结构清晰，对关键的问题进行了详细的数学论述，并给出了大量的图示和性能对比表格，以易于读者理解。本书适合作为高等院校计算机科学与技术和其他相关专业“数字图像处理”和“计算机视觉”课程的教学参考书，也可供对迁移学习和计算机视觉领域感兴趣的人员参考。 關於作者： 陈俊杰，江西财经大学讲师，主要研究方向为计算机视觉、迁移学习、无监督学习等，主要教授软件工程、数字图像处理、计算机视觉等课程。主持国家自然科学基金青年项目1项、江西省自然科学基金青年项目1项，发表论文多篇。

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