内容介绍

本书属于神经网络与图像分割领域的专业学术著作，由神经网络基础、神经网络编程基础、卷积神经网络结构研究、图像的表示与特征提取研究、卷积神经网络在图像分制中的应用研究、图像分制模型结构与函数优化、图像分制模型训练策略与融合优化以及卷积神经网络图像分割模型的具体应用等多个部分组成。全书以卷积神经网络和图像分制技术为研究对象，深入分析了卷积神经网络在图像处理领域的应用，重点讨论了图像分割技术的近期新进展、模型结构与功能优化、训练策略和应用场景。书中提出了多种先进的图像分割网络架构和优化策略，对于如何提高图像分割精度和模型效率提供了详细的指导和建议。本书对神经网络理论研究者、图像处理工程师、机器学习工程师以及相关领域的从业人员有学习和参考价值