MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：4
- 题名/责任者:
- 图像深度表示学习方法/李阳[等]著
- 出版发行项:
- 西安:西北工业大学出版社,2024
- ISBN及定价:
- 978-7-5612-9292-1/CNY48.00
- 载体形态项:
- 123页:图;24cm
- 个人责任者:
- 李阳 著
- 学科主题:
- 数字图象处理-学习方法
- 中图法分类号:
- TN911.73
- 一般附注:
- 学术研究专著
- 题名责任附注:
- 著者还有：苗壮、王家宝、张睿
- 提要文摘附注:
- 本书围绕图像深度表示学习方法中存在的若干关键问题进行深入分析，通过充分挖掘和利用深度模型内部多层结构信息与数据分布之间的先验信息，探讨了深度表示模型选择与设计、深度迁移特征跃层表示、非监督深度度量学习和有监督深度哈希学习等方法，并将上述模型和方法应用于解决图像检索、图像分类、目标跟踪和数据可视化等实际问题。
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| 索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
| TN911.73/4701 | 72635790 |  自然书库（3F东）
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| TN911.73/4701 | 72635791 | 自然书库（3F东）
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| TN911.73/4701 | 72635792 | 自然书库（3F东）
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