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內容簡介： 深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，也是机器学习领域中近年来发展最快的一个分支，在语音和图像识别方面具有突出优势，极大推动了人工智能技术的发展。本书介绍了深度卷积神经网络、理论基础、面向真实世界的单帧图像超分辨率重建技术研究、面向真实世界的单帧图像超分辨率重建技术研究、双波段异源图像检测跟踪成像技术应用研究、基于回归网络的单幅图像超分辨重建代码实例等。 目錄： 第章绪论// 11光电成像探测技术发展概况// 111光电成像系统发展瓶颈// 112融合技术国内外研究现状// 12本书主要章节组织安排// 第章深度卷积神经网络// 21引言// 22CNN基础操作// 221卷积操作// 222池化操作// 223激活层// 224批归一化层// 225全连接层// 226小结// 23常见的CNN模型结构// 231LeNet// 232AlexNet// 233VGGNet// 234GoogLeNet// 235ResNet// 236小结// 24常见目标损失函数// 241交叉熵损失函数// 242平均绝对误差损失函数// 243均方差损失函数// 244小结// 25网络参数与超参数// 251参数和超参数区别// 252参数类别// 253超参数调优// 254小结// 第章基于深度学习的红外与微光图像处理理论基础// 31异源图像融合相关理论基础// 311红外与可见光成像机理// 312异源图像融合基本流程与算法// 313图像融合质量评价// 32图像超分辨率成像相关理论基础// 321图像退化正向模型// 322相机的离散采样理论// 323成像系统分辨率因素// 33图像超分辨率重建方法概述// 331基于插值的单帧图像超分辨率重建技术// 332多帧图像超分辨率重建技术// 333基于融合神经网络的单帧图像超分辨率重建技术// 第章面向真实世界的单帧图像超分辨率重建技术研究// 41引言// 42基于编-解码策略的单帧红外图像超分辨率重建// 421网络结构// 422实验结果与分析// 43基于双路传播的伪彩色红外图像超分辨率重建// 431引言// 432基于双路传播的高分辨率彩色重建网络// 433实验结果与分析// 44基于回归网络的单幅图像超分辨率重建// 441引言// 442网络基本构建模块// 443基于闭环回归的图像超分辨率网络及算法// 444实验结果与分析// 45基于真实世界数据集构建// 451引言// 452薄透镜成像原理// 453采集图像预处理// 第章基于暗弱场景下微光图像超分辨率成像技术研究// 51引言// 52算法思路与网络结构// 53分析与讨论// 531数据集建立// 532实验设置// 第章跨模态异源图像高分辨率成像技术研究// 61引言// 62算法思路与流程// 621语义分割// 622风格迁移// 63融合神经网络构建// 64实验结果与分析// 第章双波段异源图像检测跟踪成像技术应用研究// 71引言// 72基于YOLOv5的目标检测识别技术研究// 721网络模型// 722实验结果与分析// 73基于孪生网络的目标跟踪技术研究// 731基准网络框架// 732网络模型// 733实验结果与分析// 第章单幅图像超分辨率重建算法部署与应用// 81软硬件基础// 811计算机系统// 812软件下载// 82环境配置// 821配置镜像源// 822终端操作// 823常用命令操作// 83数据集// 831公开数据集// 832数据集制作// 84代码实例// 841文件组织架构// 842关于__init__py// 843数据加载// 844模型设计// 845损失函数和优化器// 846训练// 847测试// 848结果展示// 参考文献//

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