深度學(xué)習(xí)圖像搜索與識別

定　價：￥109.00

作　者：	潘攀著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121407499	出版時間：	2021-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	228	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　圖像搜索和識別是計算機視覺領(lǐng)域一個非常重要且基礎(chǔ)的題目。本書對構(gòu)成圖像搜索和識別系統(tǒng)的各個算法基礎(chǔ)模塊一一做了介紹，并在最后一章以拍立淘為例說明了各個模塊是怎樣一起工作的。針對每個算法模塊，本書不僅深入淺出地解釋了算法的工作原理，還對算法背后的演進(jìn)機理和不同方法的特點進(jìn)行了說明，在第2章至第8章最后均提供了經(jīng)典算法的PyTorch 代碼和相關(guān)參考資料。本書既適合圖像搜索和識別領(lǐng)域的初學(xué)者，也適合在某個單一任務(wù)方面有經(jīng)驗但是想擴(kuò)充知識面的讀者。

作者簡介

　　潘攀，花名啟磐。阿里巴巴集團(tuán)資深算法專家，達(dá)摩院視覺理解&互動視覺負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)電商領(lǐng)域的視覺技術(shù)研發(fā)。拍立淘以圖搜圖的負(fù)責(zé)人和創(chuàng)始人之一，為拍立淘、淘寶直播&短視頻、虛擬主播、閑魚等業(yè)務(wù)提供核心技術(shù)。博士畢業(yè)于美國伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校，研究領(lǐng)域包括深度學(xué)習(xí)和計算機視覺等。曾先后在美國三菱研究院和北京富士通研發(fā)中心從事視覺技術(shù)研發(fā)工作。已發(fā)表20余篇論文，擁有10余授權(quán)專利，并獲得WebVision分類，COCO檢測，DAVIS分割等國際計算機視覺競賽冠軍。

圖書目錄

1 概述 1
1．1 圖像搜索與識別概述 1
1．2 圖像搜索與識別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用 3
1．3 深度學(xué)習(xí)與圖像搜索和識別 4
1．4 本書結(jié)構(gòu) 6
2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8
2．1 概述 8
2．1．1 深度學(xué)習(xí)背景 8
2．1．2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9
2．2 CNN基礎(chǔ)操作 11
2．2．1 卷積操作 11
2．2．2 池化操作 12
2．2．3 全連接層 13
2．2．4 激活層 14
2．2．5 批歸一化層 14
2．2．6 小結(jié) 16
2．3 常見的CNN模型結(jié)構(gòu) 16
2．3．1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)超參數(shù) 17
2．3．2 單分支網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 19
2．3．3 多分支網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 24
2．3．4 小結(jié) 38
2．4 常見目標(biāo)損失函數(shù) 38
2．5 本章總結(jié) 40
2．6 參考資料 40
3 圖像分類 43
3．1 概述 43
3．2 單標(biāo)記分類 44
3．2．1 常用數(shù)據(jù)集及評價指標(biāo) 44
3．2．2 損失函數(shù) 45
3．2．3 提升分類精度的實用技巧 47
3．2．4 基于搜索的圖像分類 50
3．3 細(xì)粒度圖像分類 51
3．3．1 概述 51
3．3．2 基于部件對齊的細(xì)粒度分類方法 52
3．3．3 基于高階特征池化的細(xì)粒度分類方法 55
3．3．4 小結(jié) 56
3．4 多標(biāo)記圖像分類 56
3．4．1 概述 56
3．4．2 baseline：一階方法 58
3．4．3 標(biāo)記關(guān)系建模 59
3．4．4 小結(jié) 60
3．5 代碼實踐 61
3．6 本章總結(jié) 63
3．7 參考資料 63
4 目標(biāo)檢測 66
4．1 概述 66
4．2 兩階段目標(biāo)檢測算法 68
4．2．1 候選框生成 69
4．2．2 特征抽取 71
4．2．3 訓(xùn)練策略 73
4．2．4 小結(jié) 76
4．3 單階段目標(biāo)檢測算法 76
4．3．1 YOLO算法 76
4．3．2 SSD算法 78
4．3．3 RetinaNet算法 81
4．3．4 無錨點框檢測算法 83
4．3．5 小結(jié) 87
4．4 代碼實踐 88
4．5 本章總結(jié) 91
4．6 參考資料 92
5 圖像分割 95
5．1 概述 95
5．2 語義分割 96
5．2．1 概述 96
5．2．2 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 97
5．2．3 空洞卷積 99
5．2．4 U-Net結(jié)構(gòu) 100
5．2．5 條件隨機場關(guān)系建模 101
5．2．6 Look Wider to See Better 103
5．2．7 Atrous Spatial Pyramid Pooling算法 104
5．2．8 Context Encoding for Semantic Segmentation 104
5．2．9 多卡同步批歸一化 107
5．2．10 小結(jié) 107
5．3 實例分割 108
5．3．1 概述 108
5．3．2 FCIS 109
5．3．3 Mask R-CNN 111
5．3．4 Hybrid Task Cascade框架 113
5．3．5 小結(jié) 115
5．4 代碼實踐 115
5．5 本章總結(jié) 120
5．6 參考資料 120
6 特征學(xué)習(xí) 124
6．1 概述 124
6．2 基于分類識別的特征訓(xùn)練 126
6．2．1 Sigmoid函數(shù) 127
6．2．2 Softmax函數(shù) 128
6．2．3 Weighted Softmax函數(shù) 129
6．2．4 Large-Margin Softmax函數(shù) 130
6．2．5 ArcFace函數(shù) 132
6．2．6 小結(jié) 133
6．3 基于度量學(xué)習(xí)的特征訓(xùn)練 134
6．3．1 Contrastive損失函數(shù) 135
6．3．2 Triplet損失函數(shù) 137
6．3．3 三元組損失函數(shù)在行人再識別中的應(yīng)用 139
6．3．4 Quadruplet損失函數(shù) 140
6．3．5 Listwise Learning 141
6．3．6 組合損失函數(shù) 142
6．3．7 小結(jié) 142
6．4 代碼實踐 143
6．5 本章總結(jié) 143
6．6 參考資料 144
7 向量檢索 147
7．1 概述 147
7．2 局部敏感哈希算法 149
7．2．1 預(yù)處理 150
7．2．2 搜索 151
7．2．3 小結(jié) 152
7．3 乘積量化系列算法 152
7．3．1 PQ算法 153
7．3．2 IVFPQ算法 155
7．3．3 OPQ算法 156
7．3．4 小結(jié) 157
7．4 圖搜索算法 157
7．4．1 NSW算法 158
7．4．2 Kgraph算法 161
7．4．3 HNSW算法 163
7．4．4 圖搜索算法實驗對比 165
7．4．5 小結(jié) 165
7．5 代碼實踐 166
7．6 本章總結(jié) 167
7．7 參考資料 168
8 圖文理解 171
8．1 概述 171
8．2 圖文識別 172
8．2．1 概述 172
8．2．2 數(shù)據(jù)集和評測標(biāo)準(zhǔn) 174
8．2．3 特征融合方法 176
8．2．4 小結(jié) 182
8．3 圖文搜索 182
8．3．1 概述 182
8．3．2 數(shù)據(jù)集和評測標(biāo)準(zhǔn) 184
8．3．3 Dual Attention Networks 185
8．3．4 Bottom-Up Attention 187
8．3．5 圖文搜索的損失函數(shù) 189
8．3．6 小結(jié) 190
8．4 代碼實踐 191
8．5 本章總結(jié) 194
8．6 參考資料 194
9 阿里巴巴圖像搜索識別系統(tǒng) 197
9．1 概述 197
9．2 背景介紹 198
9．3 圖像搜索架構(gòu) 200
9．3．1 類目預(yù)測模塊 200
9．3．2 目標(biāo)檢測和特征聯(lián)合學(xué)習(xí) 201
9．3．3 圖像索引和檢索 205
9．4 實驗和結(jié)果分析 207
9．5 本章總結(jié) 210
9．6 參考資料 211