本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，计算机视觉技术在众多领域得到了广泛应用，从自动驾驶、人脸识别到医疗影像分析，计算机视觉技术已经深入到我们生活的方方面面，为了帮助读者深入了解计算机视觉算法与应用，本书将详细解析计算机视觉领域的核心算法及其在实际应用中的实现方法。
本书概述
《深度学习与计算机视觉：算法与应用精解》是一本专注于计算机视觉领域的书籍，旨在为读者提供全面、深入的算法与应用知识，本书共分为八个章节，涵盖了计算机视觉的基本概念、深度学习技术、常见计算机视觉算法及其在实际应用中的实现方法。
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计算机视觉基本概念
1、图像与图像处理
图像是计算机视觉领域的基础，本书首先介绍了图像的基本概念，包括像素、分辨率、颜色空间等，还详细讲解了图像处理的基本方法，如滤波、边缘检测、特征提取等。
2、视觉感知与视觉系统
视觉感知是生物视觉系统对周围环境信息进行感知和理解的过程，本书介绍了视觉系统的基本结构，包括眼睛、视觉皮层等，并分析了视觉感知的基本原理。
深度学习技术
1、神经网络与深度学习
神经网络是模拟人脑神经元结构和功能的一种计算模型，深度学习是神经网络的一种拓展，本书详细介绍了神经网络的基本结构、学习算法以及深度学习在计算机视觉领域的应用。
2、卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络是深度学习中一种重要的网络结构，广泛应用于图像分类、目标检测等任务，本书详细讲解了CNN的基本原理、结构及其在计算机视觉领域的应用。
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常见计算机视觉算法
1、图像分类
图像分类是将图像分为不同类别的过程，本书介绍了图像分类的基本方法，如SVM、KNN、决策树等，并重点讲解了基于深度学习的图像分类算法。
2、目标检测
目标检测是识别图像中的物体并定位其位置的过程，本书介绍了目标检测的基本方法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，并分析了基于深度学习的目标检测算法。
3、语义分割
语义分割是将图像中的每个像素点分类为不同的语义类别，本书介绍了语义分割的基本方法，如FCN、U-Net等，并分析了基于深度学习的语义分割算法。
计算机视觉应用
1、自动驾驶
自动驾驶是计算机视觉技术在交通领域的应用之一，本书介绍了自动驾驶中的视觉感知、目标检测、路径规划等关键技术。
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2、人脸识别
人脸识别是计算机视觉技术在生物识别领域的应用之一，本书介绍了人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取等关键技术。
3、医学影像分析
医学影像分析是计算机视觉技术在医疗领域的应用之一，本书介绍了医学影像中的图像分割、病变检测、诊断等关键技术。
《深度学习与计算机视觉：算法与应用精解》旨在为读者提供全面、深入的计算机视觉算法与应用知识，通过学习本书，读者可以掌握计算机视觉领域的核心算法，并将其应用于实际项目中，为我国计算机视觉技术的发展贡献力量。
丰富、结构清晰，既适合计算机视觉领域的初学者，也适合具有一定基础的专业人士，希望本书能为读者在计算机视觉领域的学习和研究提供帮助。
标签： #计算机视觉算法与应用书籍
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