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深度學習與目標檢測

為了解決Pg mask的問題，作者杜鵑 這樣論述：

本書的寫作初衷是，從學者的角度，用一種通俗易懂的方式，把與基於深度學習的目標檢測的相關論文中的理論和方法呈現給讀者，同時針對作者在深度學習教學過程中遇到的難點，進行深入的分析和講解。 本書側重對卷積神經網路的介紹，而深度學習的內容不止於此。所以，作者將深度學習分為有監督學習、無監督學習和強化學習三類，將圖像分類、目標檢測、語音辨識、人臉識別、對抗生成網路和AlphaGo圍棋等應用場景歸入不同的類別，並分別對其原理進行了概括性的講解。 本書適合有一定深度學習或目標檢測學習基礎的學生、研究者、從業者閱讀。   杜鵬，博士，現任職於華為。2014年起在韓國科學技術學院和新加坡

南洋理工大學從事博士後研究。回國後，曾任杭州電子科技大學副教授、浙江核新同花順網路資訊股份有限公司演算法研究員。2018年被NVIDIA深度學習學院評為優秀校園大使，在SIGGRAPH、PG等國際著名學術會議發表論文10餘篇。 諶明，博士。2004年加入美國道富集團，2011年加入浙江核新同花順網路資訊股份有限公司並任首席技術官，推動了包括電腦視覺、語音技術、自然語言處理、機器學習等技術在金融、醫療等領域的商業化落地。 蘇統華，博士，哈爾濱工業大學副教授，自然手寫中文文本識別的開拓者。曾出版手寫漢字識別領域的首本英文專著，以及7本GPU計算和大資料分析方面的譯作，所領導的NVIDIAGPU

教育中心連續4年被NVIDIA評為中國區優秀GPU教育中心。   基礎篇 第1章 深度學習概述 2 1.1 深度學習發展簡史 2 1.2 有監督學習 4 1.2.1 圖像分類 4 1.2.2 目標檢測 6 1.2.3 人臉識別 10 1.2.4 語音辨識 13 1.3 無監督學習 18 1.3.1 無監督學習概述 18 1.3.2 生成對抗網路 18 1.4 強化學習 21 1.4.1 AlphaGo 21 1.4.2 AlphaGo Zero 23 1.5 小結 25 參考文獻 25 第2章 深度神經網路 27 2.1 神經元 27 2.2 感知機 30 2.3 前向傳

遞 32 2.3.1 前向傳遞的流程 32 2.3.2 啟動函數 33 2.3.3 損失函數 37 2.4 後向傳遞 40 2.4.1 後向傳遞的流程 40 2.4.2 梯度下降 40 2.4.3 參數修正 42 2.5 防止過擬合 44 2.5.1 dropout 44 2.5.2 正則化 45 2.6 小結 46 第3章 卷積神經網路 47 3.1 卷積層 48 3.1.1 valid 卷積 48 3.1.2 full 卷積 50 3.1.3 same 卷積 51 3.2 池化層 52 3.3 反卷積 53 3.4 感受野 55 3.5 卷積網路實例 56 3.5.1 Lenet-5 5

6 3.5.2 AlexNet 59 3.5.3 VGGNet 62 3.5.4 GoogLeNet 64 3.5.5 ResNet 72 3.5.6 MobileNet 73 3.6 小結 76 進階篇 第4章 兩階段目標檢測方法 78 4.1 R-CNN 78 4.1.1 演算法流程 79 4.1.2 訓練過程 80 4.2 SPP-Net 83 4.2.1 網路結構 84 4.2.2 空間金字塔池化 84 4.3 Fast R-CNN 86 4.3.1 感興趣區域池化層 86 4.3.2 網路結構 88 4.3.3 全連接層計算加速 89 4.3.4 目標分類 90 4.3.5 邊界框

回歸 91 4.3.6 訓練過程 93 4.4 Faster R-CNN 96 4.4.1 網路結構 97 4.4.2 RPN 98 4.4.3 訓練過程 104 4.5 R-FCN 106 4.5.1 R-FCN 網路結構 107 4.5.2 位置敏感的分數圖 108 4.5.3 位置敏感的RoI 池化 109 4.5.4 R-FCN 損失函數 110 4.5.5 Caffe 網路模型解析 111 4.6 Mask R-CNN 115 4.6.1 實例分割簡介 115 4.6.2 COCO 資料集的圖元級標注 116 4.6.3 網路結構 117 4.6.4 U-Net 121 4.6.5

SegNet 122 4.7 小結 123 第5章 單階段目標檢測方法 124 5.1 SSD 124 5.1.1 default box 125 5.1.2 網路結構 125 5.1.3 Caffe 網路模型解析 126 5.1.4 訓練過程 134 5.2 RetinaNet 136 5.2.1 FPN 136 5.2.2 聚焦損失函數 138 5.3 RefineDet 139 5.3.1 網路模型 140 5.3.2 Caffe 網路模型解析 142 5.3.3 訓練過程 151 5.4 YOLO 152 5.4.1 YOLO v1 152 5.4.2 YOLO v2 155 5.4

.3 YOLO v3 157 5.5 目標檢測演算法應用 159 5.5.1 高速公路坑洞檢測 159 5.5.2 息肉檢測 160 5.6 小結 162 應用篇 第6章 肋骨骨折檢測 164 6.1 國內外研究現狀 165 6.2 解決方案 166 6.3 預處理 166 6.4 肋骨骨折檢測 167 6.5 實驗結果分析 168 6.6 小結 170 參考文獻 171 第7章 肺結節檢測 172 7.1 國內外研究現狀 172 7.1.1 肺結節可疑位置推薦演算法 173 7.1.2 假陽性肺結節抑制演算法 173 7.2 總體框架 174 7.2.1 肺結節資料集 174 7.2.2

肺結節檢測難點 175 7.2.3 演算法框架 175 7.3 肺結節可疑位置推薦演算法 176 7.3.1 CT圖像的預處理 177 7.3.2 肺結節分割演算法 178 7.3.3 優化方法 180 7.3.4 推斷方法 182 7.4 可疑肺結節定位演算法 183 7.5 實驗結果與分析 184 7.5.1 實驗結果 184 7.5.2 改進點效果分析 184 7.6 假陽性肺結節抑制演算法 186 7.6.1 假陽性肺結節抑制網路 186 7.6.2 優化策略 190 7.6.3 推斷策略 192 7.7 實驗結果與分析 192 7.7.1 實驗結果 193 7.7.2 改進點效果分析

193 7.7.3 可疑位置推薦與假陽抑制演算法整合 194 7.8 小結 195 參考文獻 195 第8章 車道線檢測 198 8.1 國內外研究現狀 198 8.2 主要研究內容 200 8.2.1 總體解決方案 200 8.2.2 各階段概述 201 8.3 車道線檢測系統的設計與實現 204 8.3.1 車道線圖像資料標注與篩選 205 8.3.2 車道線圖片預處理 206 8.3.3 車道線分割模型訓練 211 8.3.4 車道線檢測 220 8.3.5 車道線檢測結果 224 8.4 車道線檢測系統的性能測試 224 8.4.1 車道線檢測品質測試 224 8.4.2 車道線檢

測時間測試 226 8.5 小結 227 參考文獻 227 第9章 交通視頻分析 229 9.1 國內外研究現狀 230 9.2 主要研究內容 231 9.2.1 總體設計 231 9.2.2 精度和性能要求 232 9.3 交通視頻分析 232 9.3.1 車輛檢測和車牌檢測 233 9.3.2 車牌識別功能設計詳解 235 9.3.3 車輛品牌及顏色的識別 243 9.3.4 目標跟蹤設計詳解 244 9.4 系統測試 247 9.4.1 車輛檢測 248 9.4.2 車牌檢測 251 9.4.3 車牌識別 253 9.4.4 車輛品牌識別 256 9.4.5 目標跟蹤 259 9.5

小結 259 參考文獻 260  

Pg mask進入發燒排行的影片

中文互動式疾病諮詢對話系統之研究

為了解決Pg mask的問題，作者蘇佳益 這樣論述：

本論文基於中文自然語言處理提出疾病資訊檢索之互動式對話系統。相較於英文，中文較難進行處理。舉例來說，我們通常將台語或是一些火星文以中文的方式進行表示。這些將中文及台語或是火星文混和運用之方法也造成在演算法上訓練之困難。就斷詞而言，中文之斷詞通常也須根據上下文進行斷詞。由於中文在表示上並不是以空格的方式來區分每個語詞，因此，在斷詞上並無法利用空格將語詞進行斷詞而是須採用上下文進行斷詞。此外，中文疾病文本通常也較稀少。因此，本論文主要解決研究中文互動式對話系統之困難。為了訓練一較通用之模型，本論文新增一些特殊的語詞到文本以利於將文本進行正規化。此外，本研究也將要分類之疾病類別進行處理，以降低分類

領域之數量。本論文也提出一個權重法來訓練一個BERT 模型同時學習序列標記任務以及領域分類之任務。在領域分類以及序列標記任務上，本研究所訓練的模型在兩個任務皆可達到92% 的正確率。此方法也讓我們可以降低運算資源。為了解決資料稀少之問題，本論文利用增強學習讓系統在佈署之後仍然可以繼續學習對話之決策。最後，本論文也進行主觀評估。評估結果也顯示，本論文之系統優於目前的單輪對話系統以及使用圖形化介面之系統。