《深度学习之图像目标检测与识别方法》史朋飞

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《深度学习之图像目标检测与识别方法》史朋飞【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书介绍了深度学习在图像目标检测与识别领域的应用，主要包括基于UNet的图像去雾算法、基于特征融合GAN的图像增强算法、基于ESRGAN的图像超分辨率重建算法、基于嵌套UNet的图像分割算法、基于对抗迁移学习的水下大坝裂缝图像分割算法、基于改进Faster-RCNN的海洋生物检测算法、基于YOLOv4的目标检测算法、基于RetinaNet的密集目标检测算法、基于LSTM网络的视频图像目标实时检测、基于改进YOLOv4的嵌入式变电站仪表检测算法等。

作者简介：

史朋飞，男，博士、副教授、硕士生导师，CCF会员、IEEE会员，入选河海大学"大禹学者计划”"常州市重点产业紧缺人才计划”等。主要从事机器视觉、水下探测与成像、多源信息融合等方面的研究。主持江苏省自然科学基金1项、国家自然科学基金1项、常州市应用基础研究计划1项。发表论文50余篇，其中SCI/EI检索30余篇。申请发明专利20余项，授权10余项。获得软件着作权5项。获江苏省科学技术三等奖1项，常州市优秀科技论文二等奖、三等奖各1项。编写《人工智能与机器人》教材、《水下光学图像增强与复原方法及应用》各1部等。

目  录：

目 录

第0章 绪论 1

0.1 研究背景及意义 1

0.2 国内外研究现状 2

0.2.1 水下图像质量提升方法 2

0.2.2 基于深度学习的目标检测算法研究 5

0.2.3 裂缝图像分割算法研究 7

0.3 本书的主要内容及章节安排如下 9

参考文献 12

第1章 基于UNet的图像去雾算法 19

1.1 引言 19

1.2 本章算法 21

1.2.1 特征提取层 21

1.2.2 网络结构 21

1.2.3 损失函数 25

1.3 实验与分析 26

1.3.1 实验环境 26

1.3.2 实验数据集 26

1.3.3 评价指标 26

1.3.4 参数设置 27

1.3.5 实验结果 27

1.3.6 运行时间对比 31

1.4 本章小结 31

参考文献 31

第2章 基于特征融合GAN的图像增强算法 35

2.1 引言 35

2.2 GAN概述 35

2.2.1 GAN的基本概念 35

2.2.2 GAN的数学模型 36

2.3 基于特征融合GAN的图像增强算法 37

2.3.1 颜色校正 37

2.3.2 生成器的结构 41

2.3.3 判别器的结构 43

2.3.4 损失函数的选择 43

2.4 实验与分析 45

2.4.1 实验数据及训练 45

2.4.2 实验结果 47

2.4.3 消融实验 50

2.5 本章小结 52

参考文献 53

第3章 基于ESRGAN的图像超分辨率重建算法 57

3.1 引言 57

3.2 ESRGAN 57

3.3 基于ESRGAN的水下图像超分辨率重建算法 60

3.3.1 生成器的结构 60

3.3.2 相对判别器的结构 63

3.3.4 损失函数的选择 65

3.4 实验与分析 66

3.4.1 实验数据及训练 66

3.4.2 实验结果 67

3.5 本章小结 70

参考文献 70

第4章 基于嵌套UNet的图像分割算法 73

4.1 引言 73

4.2 卷积神经网络的相关技术 74

4.3 全卷积网络 75

4.4 UNet模型 78

4.5 裂缝图像分割模型Att_Nested_UNet 79

4.5.1 相关研究 79

4.5.2 Att_Nested_UNet的工作原理 79

4.5.3 实验及结果 83

4.6 本章小结 87

参考文献 87

第5章 基于对抗迁移学习的水下大坝裂缝图像分割算法 89

5.1 引言 89

5.2 相关工作 90

5.2.1 裂缝图像分割 90

5.2.2 水下大坝裂缝图像分割 91

5.2.3 迁移学习 91

5.3 本章算法 92

5.3.1 网络模型 92

5.3.2 对抗迁移学习 94

5.3.3 损失函数 95

5.4 实验与分析 96

5.4.1 数据集 96

5.4.2 训练策略 97

5.4.3 实验结果 97

5.4.4 评价指标 98

5.5 本章小结 100

参考文献 100

第6章 基于改进Faster-RCNN的海洋生物检测算法 105

6.1 引言 105

6.2 相关工作 105

6.3 本章算法 107

6.3.1 ResNet-BiFPN简介 107

6.3.2 有效交并比 110

6.3.3 K-means++算法 112

6.4 实验与分析 114

6.4.1 实验配置及数据集 114

6.4.2 评价指标 114

6.4.3 实验结果 115

6.5 本章小结 119

参考文献 119

第7章 基于YOLOv4的目标检测算法 123

7.1 引言 123

7.2 结合数据增强和改进YOLOv4的水下目标检测算法 125

7.2.1 CBAM-CSPDarknet53 125

7.2.2 DetPANet 127

7.2.3 PredMix 128

7.3 实验与分析 130

7.3.1 实验配置及数据集 130

7.3.2 实验结果 131

7.4 本章小结 135

参考文献 135

第8章 基于RetinaNet的密集目标检测算法 139

8.1 引言 139

8.2 本章算法 140

8.2.1 本章算法的主体框架 140

8.2.2 多维注意力模块 142

8.2.3 弱化的非极大值抑制算法 144

8.2.4 损失函数 146

8.3 实验与分析 147

8.3.1 实验环境与数据集 147

8.3.2 实验参数与评价指标 149

8.3.3 实验过程与结果分析 150

8.4 本章小结 155

参考文献 156

第9章 基于LSTM网络的视频图像目标实时检测算法 159

9.1 引言 159

9.2 长短时记忆网络和记忆引导网络 160

9.2.1 长短时记忆网络 160

9.2.2 记忆引导网络 162

9.3 交叉检测框架 165

9.3.1 交叉检测框架的思路 165

9.3.2 交叉检测框架的选择 166

9.4 模型训练和实验分析 167

9.4.1 模型训练策略 167

9.4.2 实验分析 168

9.5 本章小结 174

参考文献 174

第10章 基于改进YOLOv4的嵌入式变电站仪表检测算法 177

10.1 引言 177

10.2 本章算法 179

10.2.1 YOLOv4简介 179

10.2.2 对YOLOv4的改进 180

10.3 实验与分析 183

10.3.1 数据集与实验平台 183

10.3.2 数据集与实验平台 184

10.3.3 计算量与模型参数对比 185

10.3.4 检测速度和检测精度的对比 186

10.4 本章小结 188

参考文献 189

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深度学习 目标检测 图像增强

摘要：本文围绕史朋飞所著《深度学习之图像目标检测与识别方法》展开系统性解读，旨在以通俗与专业兼具的方式呈现该书在理论体系、算法方法、工程实践及未来趋势上的核心价值。文章首先概述深度学习在图像目标检测与识别领域的关键地位，并进一步从算法原理、网络结构设计、工程应用案例以及未来发展方向四个方面展开深入分析。通过对卷积神经网络、目标检测框架、优化策略以及跨领域场景应用的探讨，本文力求全面呈现该书的理论深度与实践指导意义。全文结构严谨、内容丰富，希望读者能够从中对深度学习视觉技术形成更加立体、系统的理解，并感受到作者在学术研究与工程经验方面的深厚积累。

1、图像目标检测理论基础

《深度学习之图像目标检测与识别方法》首先奠定了图像目标检测的理论基础，包括卷积神经网络（CNN）的特性、图像特征提取方法的发展历程，以及深度学习为何能够显著提升视觉识别性能。史朋飞对传统基于人工特征的方法与深度特征的优势进行了对比，指出深层网络通过层级结构学习能够自动提取高维抽象特征，从而有效提升目标检测的鲁棒性与泛化能力。

书中在介绍理论基础时还重点分析了深度学习视觉任务的关键要素，如感受野、卷积核作用、池化策略等。通过严谨的公式推导和直观的图示，使读者不仅理解网络结构如何运作，更能掌握其背后的数学机理。这为后续理解复杂模型架构奠定坚实的认知基础。

此外，史朋飞对数据集的重要性进行了强调，尤其是样本数量、样本标注质量以及数据分布对模型性能的影响。无论是VOC、COCO还是自建领域专用数据集，数据的质量始终是目标检测系统优劣的基础，这一观点贯穿全书的内容结构。

2、主流目标检测算法解析

在算法解析部分，本书详细介绍了经典目标检测算法的发展脉络，从两阶段方法到一阶段方法，形成一个清晰的技术演变图谱。以R-CNN系列为代表的两阶段检测器，通过候选区域生成与分类回归的分步策略，为深度学习目标检测奠定基础。书中不仅讲述了其工作机制，还分析了其在速度和精度上的平衡问题，使读者更好理解其适用场景。

对于SSD、YOLO等一阶段检测器，作者通过网络结构图与代码示例，对其端到端速度优势进行了阐述。YOLO系列在实时检测中的突破尤其受到重视，通过对其 anchor 机制、特征融合策略及版本演进的详述，使读者能够掌握其高效性能背后的工程设计。

除此之外，书中还介绍了轻量化模型与小目标检测相关技术，如MobileNet、ShuffleNet 等在嵌入式设备中的应用价值，以及FPN、PAN 等多尺度特征融合策略在复杂场景中的优势。这部分内容不仅讲方法，还讲如何使方法在实际中落地。

3、工程实践与应用案例

本书的实践内容非常丰富，涵盖了图像目标检测从模型搭建、训练、优化到部署全流程的工程细节。在模型训练方面，史朋飞重点介绍了学习率策略、损失函数设计、正负样本平衡等关键技巧，使读者能够在实践中有效提升检测性能。

在工程应用部分，作者通过多个案例展示目标检测技术在工业视觉、自动驾驶、医学影像中的应用。例如在工业视觉检测中，如何利用高分辨率特征图实现精准缺陷识别；在自动驾驶场景中，如何利用多模态感知提高车辆对环境的理解能力。这些内容对实际岗位中的开发工程师具有极高参考价值。

此外，作者还讲述了模型部署在不同平台上的优化方式，包括使用 TensorRT、OpenVINO 进行加速，利用剪枝、量化等技术实现模型轻量化。这些工程层面的内容使得读者不仅能“会用模型”，还能“用好模型”，真正完成从理论到实践的闭环。

4、未来趋势与创新方向

在未来趋势部分，书中对深度学习目标检测的前沿方向进行了展望，包括 Transformer 架构在视觉任务中的广泛应用。以 DETR 为代表的端到端检测器因其摆脱候选框机制而引发行业关注，作者详细解释了其注意力机制如何帮助模型更精准地解析图像内容。

多任务学习与跨模态感知也被列为未来的核心方向。在复杂场景中，仅依靠视觉往往难以获取完整语义，因此将视觉与文本、语音、激光雷达数据结合，将成为提高检测系统智能化的重要手段。书中通过示例展示多模态模型在语义理解上的潜力。

最后，史朋飞强调，目标检测未来不仅追求准确率，更追求解释性、安全性以及高效的资源使用。随着边缘计算、智能设备的发展，轻量化与可部署性将成为模型设计的关键标准，这也为研究与产业提供了更多创新空间。

总结：

通过对《深度学习之图像目标检测与识别方法》的系统阐述，可以看到这本书不仅提供了深度学习视觉技术的完整知识体系，也通过理论—算法—实践—趋势的全链条分析，为读者构建了一个多维度的理解框架。无论是初学者还是从业者，都能从中找到切实可行的方法论与技术启发。

本书所呈现的技术路线清晰、内容实用且具有前瞻性，对深度学习目标检测领域的研究者和工程师具有重要参考价值。它不仅是一部技术书籍，更是推动读者深入思考图像理解未来的重要指南。

本文由nayona.cn整理

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