深度学习与目标检测

作者简介

杜鹏，博士，现任职于华为。2014年起在韩国科学技术学院和新加坡南洋理工大学从事博士后研究。回国后，曾任杭州电子科技大学副教授、浙江核新同花顺网络信息股份有限公司算法研究员。2018年被NVIDIA深度学习学院评为优秀校园大使，在SIGGRAPH、PG等国际著名学术会议发表论文10余篇。 谌明，博士。2004年加入美国道富集团，2011年加入浙江核新同花顺网络信息股份有限公司并任首席技术官，推动了包括计算机视觉、语音技术、自然语言处理、机器学习等技术在金融、医疗等领域的商业化落地。 苏统华，博士，哈尔滨工业大学副教授，自然手写中文文本识别的开拓者。曾出版手写汉字识别领域的首本英文专著，以及7本GPU计算和大数据分析方面的译作，所领导的NVIDIA GPU教育中心连续4年被NVIDIA评为中国区优秀GPU教育中心。

内容简介

序 深度学习自2006年被正式提出后，经过10余年的发展，已经在很多领域取得了突破性的进展。2015年，深度学习在著名的图像分类数据集ImageNet上成功超越了人类的分类准确率。2016年，深度学习应用于强化学习领域，在围棋项目上击败了最优秀的人类棋手。2019年，在《星际争霸Ⅱ》这样复杂的游戏项目中，深度学习同样击败了人类职业选手。 尽管深度学习让人工智能的实现变得似乎不再那么遥不可及，但是在目标检测领域，深度学习还没能让计算机超越人类。因此，系统性地整理这个领域的研究成果并成书，让更多的人参与进来，对推动深度学习在目标检测领域的研究具有积极的意义。 本书从深度学习的发展历史开始，为读者介绍了机器学习的各个流派在深度学习出现后的代表性研究成果。然后，介绍了成熟的深度学习方法和技术，以及两阶段和单阶段的基于深度学习的目标检测方法。本书内容由浅入深，适合不同层次的读者阅读，我本人读后也收获颇丰，感觉大有裨益。 本书不仅梳理了在目标检测领域应用深度学习之后出现的主流方法，还讲解了具体的训练过程，为读者学习深度学习的参数调节打下了基础，使读者能更加全面地了解相关算法，在真正进入这个领域时更容易上手。对于已经熟悉这个领域的读者，通过反复研读本书的内容，可以使自己对调参的理解更加透彻。 除了以上内容，本书还介绍了目标检测算法在一些实际问题中的应用案例。应用案例覆盖面广，并涉及当下热门的人工智能创业场景——智慧医疗和智慧交通。对每个案例，都介绍了国内外的研究现状，给出了解决方案，并详细描述了预处理、算法实现细节和实验结果。这些专门强调的细节，不仅是深度学习在不同目标检测领域得以成功应用的关键，而且能帮助读者提高解决实际问题的能力。 我期待这本书能帮助更多的读者了解深度学习和目标检测领域的前沿知识，更期待这本书的读者将来能让计算机拥有超越人类的目标检测能力。 何晓飞 如果你是深度学习爱好者，本书带你从理论到实践一览深度学习的基本概念及其在目标检测领域的应用。 如果你是人工智能从业者，你能获得深度学习与目标检测知识的梳理及工程实践的启发。