计算机视觉中的机器学习应用
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更新于2024-08-02
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"Machine Learning in Computer Vision" 是一本由N.SEBE、IRACOHEN、ASHUTOSH GARG和THOMAS S. HUANG等人编著的专业书籍,主要探讨了机器学习在计算机视觉领域的应用。作者分别来自荷兰阿姆斯特丹大学、美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校以及HP Research Labs和Google Inc.,具有深厚的学术背景和实践经验。
该书的内容可能涵盖了以下几个关键知识点:
1. **计算机视觉基础**:首先,书籍可能会介绍计算机视觉的基本概念,包括图像获取、处理和分析的基础知识,如像素、色彩模型、图像变换等。此外,还会涉及图像特征提取,如边缘检测、纹理分析和形状识别。
2. **机器学习原理**:作为核心主题,书中会深入讲解各种机器学习方法,包括监督学习(如支持向量机、决策树、随机森林)、无监督学习(如聚类、降维)以及半监督和强化学习。这些方法如何用于解决计算机视觉中的分类、检测、识别和跟踪问题。
3. **深度学习与神经网络**:随着深度学习的兴起,书中很可能包含深度神经网络(DNNs)和卷积神经网络(CNNs)的相关内容,讨论它们在图像分类、物体检测、语义分割和图像生成等任务中的应用。
4. **实例应用**:作者可能会提供实际案例,展示机器学习如何在人脸识别、车牌识别、行为分析、图像检索等领域发挥作用,以便读者理解理论知识的实际应用。
5. **数据预处理与评估**:书籍可能还会涵盖数据预处理的重要性,包括归一化、增强和标注,以及评估模型性能的标准指标,如准确率、召回率和F1分数。
6. **挑战与未来趋势**:书中可能讨论计算机视觉和机器学习面临的挑战,如计算复杂性、过拟合、小样本学习,以及当前研究的前沿领域,如迁移学习、元学习和自监督学习。
7. **算法实现与工具**:为了帮助读者实践,书籍可能介绍常用的计算机视觉和机器学习库,如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等,并提供代码示例。
这本书是机器学习和计算机视觉交叉领域的宝贵资源,适合对这两个领域有深入兴趣或从事相关工作的研究人员、工程师和学生阅读。通过阅读,读者不仅可以掌握理论知识,还能了解实际应用中的最佳实践。
2018-07-29 上传
2023-04-01 上传
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2023-10-27 上传
2023-05-26 上传
2023-04-04 上传
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