深度學習高手筆記(卷2)：經典應用

本書通過紮實、詳細的內容，從理論知識、算法源碼、實驗結果等方面對深度學習中涉及的算法進行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學習在目標檢測與分割方向的前沿算法，包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點檢測、特徵融合、損失函數、語義分割這6個方向；第二篇主要介紹深度學習在場景文字檢測與識別方向的重要突破，主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個階段的算法；第三篇主要介紹深度學習的其他算法與應用，包括圖像翻譯、圖神經網絡、二維結構識別、人像摳圖、圖像預訓練、多模態預訓練這6個方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內容。

本書結構清晰，內容廣度與深度齊備。通過閱讀本書，讀者可以了解前沿的深度學習算法，擴展自己的算法知識面。無論是從事深度學習科研的教師及學生，還是從事算法落地實踐的工作人員，都能從本書中獲益。



劉岩，曾先後就讀於重慶大學軟件工程專業和澳門大學計算機科學專業，分別獲得學士和碩士學位，期間發表多篇論文。目前就職于京東零售技術研發與數據中心，主要負責電商場景下的基礎算法研究以及內容風控業務，包括風險輿情監控和挖掘、風險電商內容的發現和治理等。擅長前沿人工智能算法的原理分析和落地，先後參與並負責了深度學習多個算法在業務上的落地，例如OCR、公式識別、手勢識別、視頻摳像、文本分類，預訓練詞向量模型、語言識別、圖神經網絡等。知乎賬號:大師兄。

劉岩，曾先後就讀于重慶大學軟件工程專業和澳門大學計算機科學專業，分別獲得學士和碩士學位，期間發表多篇論文。目前就職於京東零售技術研發與數據中心，主要負責電商場景下的基礎算法研究以及內容風控業務，包括風險輿情監控和挖掘、風險電商內容的發現和治理等。擅長前沿人工智能算法的原理分析和落地，先後參與並負責了深度學習多個算法在業務上的落地，例如 OCR、公式識別、手勢識別、視頻摳像、文本分類，預訓練詞向量模型、語言識別、圖神經網絡等。知乎賬號:大師兄。