| 开本：32开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787302682677 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>硬件外部设备维修 |
商品详情内容简介
本书深入探讨视觉环境感知领域中的关键技术——场景语义解析的前沿方法和应用。全书共章。第章介绍场景语义解析的研究背景及基本概念，评述了国内外在该领域的研究现状与技术瓶颈。第章详细介绍作者针对场景语义解析任务的核心研究成果，包括网络信息流传递机制、空间多尺度特征学习、频域下高效知识表征、幅相感知与高分辨率语义生成、模型训练动态优化等前沿方法。第章通过多个典型真实场景案例的应用与分析，展示这些技术在自动驾驶、智能监控等多个领域的应用价值和推广意义。第章总结全书，并展望场景语义解析技术的发展趋势和研究热点，为未来研究工作提供参考和启示。
本书适合视觉环境感知领域的研究人员、工程师以及相关专业的学生阅读参考。
目 录
第章绪论
背景与意义
国内外研究现状
视觉场景信息处理与传递
高效多尺度特征提取框架
高维知识表征方法
高分辨率语义生成技术
网络训练动态改善技术
场景语义解析算法网络构建及其应用
场景语义解析数据集及评价标准
科学问题与研究内容
拟解决的科学问题
本书的研究内容
本书内容安排第章绪论
背景与意义
国内外研究现状
视觉场景信息处理与传递
高效多尺度特征提取框架
高维知识表征方法
高分辨率语义生成技术
网络训练动态改善技术
场景语义解析算法网络构建及其应用
场景语义解析数据集及评价标准
科学问题与研究内容
拟解决的科学问题
本书的研究内容
本书内容安排
第章网络信息流传机制
概述
拟解决的主要问题
研究内容及贡献
结构信息留存策略
网络结构设计
性能分析
与现有方法对比
具有相互引导性的上下采样对
网络结构设计
性能分析
与现有方法对比
层次化高分辨率信息恢复与生成
网络结构设计
性能分析
与现有方法对比
实验结果与分析
实验模型构建
消融研究
与当前先进方法的性能对比
算法优势与局限性分析
本章小结
第章空间多尺度特征学习
概述
拟解决的主要问题
研究内容及贡献
空间邻域解耦耦合算子
算子定义
与现有方法对比
初始特征的局部感知与全局建模
网络结构设计
性能分析
与现有方法对比
高级特征的空间并行多尺度学习
网络结构设计
性能分析
与现有方法对比
实验结果与分析
实验模型
消融研究
与当前先进方法的性能对比
算法优势与局限性分析
本章小结
第章频域下高效知识表征
概述
拟解决的主要问题
研究内容及贡献
全感受野卷积算子
网络结构设计
设计原理
性能分析
频域下全局空间结构建模
网络结构设计
设计原理
因子化注意力机制下的融合表征
网络结构设计
设计原理
实验结果与分析
实验模型构建
消融研究
与当前先进方法的性能对比
本章小结
第章幅相感知与高分辨率语义生成
概述
拟解决的主要问题
研究内容及贡献
图像频域表征分析
图像频域表征形式
图像谱特性分析
语义定位解耦表征变换
基于幅度感知的语义多样性表征
设计原理
网络结构设计
基于相位修正的定位原型优化
设计原理
网络结构设计
相位敏感性约束
设计原理
设计细节
实验结果与分析
实验模型构建
消融研究
与当前先进方法的性能对比
本章小结
第章模型训练动态优化
概述
拟解决的主要问题
研究内容及贡献
隐式正则效应度量方法
网络训练动态度量
推理权重奇异值分布度量
稠密重参数化驱动的隐式正则机制
构建深度矩阵分解式结构
引入保证可训练性
引入稠密连接以缓解奇异性
训练推理解耦结构及等价变换
稠密重参数化模块相关参数选择
稠密重参数化模块的建模对比
实验结果与分析
实验设置
消融实验
先进性验证实验
在场景语义解析任务上的验证实验
本章小结
第章典型应用案例
部署策略与方案
特定硬件下的深度网络模型设计
特定硬件平台下的部署策略
结构化静态航空消声蜂窝精准定位
任务描述
算法实施
进展与成果
半结构化对抗场景下仿人机器人视觉感知
任务描述
算法实施
进展与成果
复杂交互场景下的安全监管与人员行为识别
任务描述
算法实施
进展与成果
高动态开放场景下自动驾驶车辆车道线检测
任务描述
算法实施
进展与成果
本章小结
第章总结与展望
总结
展望
参考文献
附录主要符号对照表
显示全部信息
本书深入探讨视觉环境感知领域中的关键技术——场景语义解析的前沿方法和应用。全书共章。第章介绍场景语义解析的研究背景及基本概念，评述了国内外在该领域的研究现状与技术瓶颈。第章详细介绍作者针对场景语义解析任务的核心研究成果，包括网络信息流传递机制、空间多尺度特征学习、频域下高效知识表征、幅相感知与高分辨率语义生成、模型训练动态优化等前沿方法。第章通过多个典型真实场景案例的应用与分析，展示这些技术在自动驾驶、智能监控等多个领域的应用价值和推广意义。第章总结全书，并展望场景语义解析技术的发展趋势和研究热点，为未来研究工作提供参考和启示。
本书适合视觉环境感知领域的研究人员、工程师以及相关专业的学生阅读参考。
目 录
第章绪论
背景与意义
国内外研究现状
视觉场景信息处理与传递
高效多尺度特征提取框架
高维知识表征方法
高分辨率语义生成技术
网络训练动态改善技术
场景语义解析算法网络构建及其应用
场景语义解析数据集及评价标准
科学问题与研究内容
拟解决的科学问题
本书的研究内容
本书内容安排第章绪论
背景与意义
国内外研究现状
视觉场景信息处理与传递
高效多尺度特征提取框架
高维知识表征方法
高分辨率语义生成技术
网络训练动态改善技术
场景语义解析算法网络构建及其应用
场景语义解析数据集及评价标准
科学问题与研究内容
拟解决的科学问题
本书的研究内容
本书内容安排
第章网络信息流传机制
概述
拟解决的主要问题
研究内容及贡献
结构信息留存策略
网络结构设计
性能分析
与现有方法对比
具有相互引导性的上下采样对
网络结构设计
性能分析
与现有方法对比
层次化高分辨率信息恢复与生成
网络结构设计
性能分析
与现有方法对比
实验结果与分析
实验模型构建
消融研究
与当前先进方法的性能对比
算法优势与局限性分析
本章小结
第章空间多尺度特征学习
概述
拟解决的主要问题
研究内容及贡献
空间邻域解耦耦合算子
算子定义
与现有方法对比
初始特征的局部感知与全局建模
网络结构设计
性能分析
与现有方法对比
高级特征的空间并行多尺度学习
网络结构设计
性能分析
与现有方法对比
实验结果与分析
实验模型
消融研究
与当前先进方法的性能对比
算法优势与局限性分析
本章小结
第章频域下高效知识表征
概述
拟解决的主要问题
研究内容及贡献
全感受野卷积算子
网络结构设计
设计原理
性能分析
频域下全局空间结构建模
网络结构设计
设计原理
因子化注意力机制下的融合表征
网络结构设计
设计原理
实验结果与分析
实验模型构建
消融研究
与当前先进方法的性能对比
本章小结
第章幅相感知与高分辨率语义生成
概述
拟解决的主要问题
研究内容及贡献
图像频域表征分析
图像频域表征形式
图像谱特性分析
语义定位解耦表征变换
基于幅度感知的语义多样性表征
设计原理
网络结构设计
基于相位修正的定位原型优化
设计原理
网络结构设计
相位敏感性约束
设计原理
设计细节
实验结果与分析
实验模型构建
消融研究
与当前先进方法的性能对比
本章小结
第章模型训练动态优化
概述
拟解决的主要问题
研究内容及贡献
隐式正则效应度量方法
网络训练动态度量
推理权重奇异值分布度量
稠密重参数化驱动的隐式正则机制
构建深度矩阵分解式结构
引入保证可训练性
引入稠密连接以缓解奇异性
训练推理解耦结构及等价变换
稠密重参数化模块相关参数选择
稠密重参数化模块的建模对比
实验结果与分析
实验设置
消融实验
先进性验证实验
在场景语义解析任务上的验证实验
本章小结
第章典型应用案例
部署策略与方案
特定硬件下的深度网络模型设计
特定硬件平台下的部署策略
结构化静态航空消声蜂窝精准定位
任务描述
算法实施
进展与成果
半结构化对抗场景下仿人机器人视觉感知
任务描述
算法实施
进展与成果
复杂交互场景下的安全监管与人员行为识别
任务描述
算法实施
进展与成果
高动态开放场景下自动驾驶车辆车道线检测
任务描述
算法实施
进展与成果
本章小结
第章总结与展望
总结
展望
参考文献
附录主要符号对照表
显示全部信息