返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:

  • 正版 物体检索与定位 姜文晖 中国铁道出版社 9787113286552 书籍
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: 姜文晖著 | 姜文晖编 | 姜文晖译 | 姜文晖绘
    • 出版社: 中国铁道出版社
    • 出版时间:2019-12
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    美阅书店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

    商品参数
    • 作者: 姜文晖著| 姜文晖编| 姜文晖译| 姜文晖绘
    • 出版社:中国铁道出版社
    • 出版时间:2019-12
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:131000
    • 页数:108
    • 开本:16开
    • ISBN:9787113286552
    • 版权提供:中国铁道出版社
    • 作者:姜文晖
    • 著:姜文晖
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:45.00
    • ISBN:9787113286552
    • 出版社:中国铁道出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2019-12
    • 页数:108
    • 外部编号:11544719
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第1章大数据时代的目标检索及应用

    1.1大数据时代的大搜索趋势

    1.2物体搜索:问题与挑战

    1.2.1示例检索

    1.2.2标签检索与定位

    1.2.3关键技术难题

    1.3针对物体检索与定位的研究历史与现状

    1.3.1基于示例的检索模型

    1.3.2图像标注

    1.3.3物体检测

    1.4技术测评

    1.4.1数据集介绍

    1.4.2性能评价指标

    参考文献

    第2章视觉词组的贝叶斯池化模型

    2.1词袋模型

    2.2词袋模型相关工作

    2.2.1视觉单词的上下文建模

    2.2.2视觉突爆现象

    2.2.3贝叶斯决策理论

    2.3基于视觉词组的示例检索模型

    2.3.1视觉词组的挖掘

    2.3.2相似性度量

    2.3.3相关工作在框架下的解释

    2.4贝叶斯池化模型

    2.4.1突爆匹配与池化

    2.4.2模型的建立

    2.4. 3参数估计

    2.5实验结果与分析

    2. 5.1实现细节

    2.5.2参数影响

    2. 5. 3性能对比

    2.5.4可视化分析

    小结

    参考文献

    第3章位置对齐的深度示例检索模型

    3.1示例检索的研究现状

    3.2示例检索有关的技术发展

    3.2.1深度卷积网络

    3.2.2基于深度卷积网络的示例检索

    3.3模型整体结构

    3. 4似物性采样

    3.5基于排序学习的深度特征学习模型

    3.5.1模型结构

    3.5.2模型训练

    3.5.3特征提取

    3.6半监督的训练数据收集策略

    3.7搜索与排序

    3.7.1级联量化编码

    3.7.2索引结构

    3.7.3在线查询

    3.8实验结果与分析

    3.8.1实现细节

    3.8.2性能对比

    3.8.3效率分析

    ……

    5.4实验结果与分析

    5.4.1实现细节

    5.4.2模型分析

    5.4.3与其他方法的性能对比

    5.4.4可视化分析

    小结

    参考文献

    第6章人工智能时代的信息检索技术展望

    6.1物体检索与定位技术总结

    6.2物体检索与定位研究展望


    随着移动互联网和物联网的发展,海量数据正在发生爆发式增长,从大规模数据中检索与定位最重要的目标信息具有广泛且重要的应用价值,因而受到学术界和工业界的大量关注。本书从实际应用的角度出发,针对示例检索、标签检索和物体定位三个相关问题展开研究,以视觉词袋模型和深度卷积网络模型为基础,从模型表示、模型学习和关联匹配几个方面进行扩展和完善,向读者介绍物体检索与定位的最新进展和技术方向。全书分为4章,主要内容包括视觉词组的贝叶斯池化模型、位置对齐的深度示例检索模型、多示例在线学习模型、基于显著性的深度特征表示等。

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购