內容簡介

本書介紹了深度學習在圖像目標檢測與識別領域的應用，主要包括基于UNet的圖像去霧算法、基于特征融合GAN的圖像增強算法、基于ESRGAN的圖像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的圖像分割算法、基于對抗遷移學習的水下大壩裂縫圖像分割算法、基于改進Faster-RCNN的海洋生物檢測算法、基于YOLOv4的目標檢測算法、基于RetinaNet的密集目標檢測算法、基于LSTM網絡的視頻圖像目標實時檢測算法、基于改進YOLOv4的嵌入式變電站儀表檢測算法等。

本書可作為高等院校人工智能、智能科學與技術、計算機、自動化等專業本科生與研究生的教材，也可供深度學習相關領域的科研技術人員參考。

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