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题名:
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深度大模型框架下显著性目标检测方法与应用 / 庞宇, 谭园园著 , |
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ISBN:
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978-7-205-11629-3 价格： CNY68.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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221页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 沈阳 出版社： 辽宁人民出版社 出版日期： 2025 |
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内容提要:
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本书共分为十章。第一章主要介绍显著性目标检测的研究背景、概念、意义, 为读者们提供一次全方位的显著性目标检测方向学习之旅。从第二章到第九章, 围绕深度大模型框架下的显著性目标检测研究, 分别介绍了RGB单模态显著性目标检测、RGB-D/T多模态显著性目标检测以及显著性目标检测应用方面的研究成果。包括基于类不平衡学习、深度引导多子类分类、不确切监督迭代学习和集成式显著性分布学习的RGB单模态显著性目标检测方法, 并构建了基于跨模态互反馈元胞自动机、模态感知多阶段注意力网络以及热红外信息引导单流网络的多模态显著性目标检测方法。最后, 介绍了显著性信息在水下场景识别和无人驾驶领域的应用模型。第十章对显著性目标检测的研究进行总结和回顾。 |
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主题词:
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计算机视觉 检测 |
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中图分类法:
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TP391.41 版次： 5 |
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主要责任者:
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庞宇 著 |
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主要责任者:
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谭园园 著 |
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责任者附注:
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庞宇, 沈阳工业大学人工智能学院讲师、硕士生导师, 长期从事数据结构、机器视觉、图像处理等方向的教学科研工作。谭园园, 沈阳工业大学人工智能学院副教授、博士生导师。长期从事生产计划的优化调度问题以及机器学习等方向的教学科研工作。 |