王琦进，中国科学技术大学计算机技术专业博士，教授，安徽新华学院副校长，安徽省教学名师，安徽省督学，合肥市D类人才，CCF合肥执行委员，主要研究方向为机器视觉，模式识别、计算机网络。 ???????????????目标检测作为计算机视觉领域的一个基础性研究课题,主要涉及对目标进行分类和定位,在工业缺陷检测、医疗诊断、农业病虫害识别等多个实际场景中具有广泛应用.然而,复杂场景下目标尺度差异大、背景干扰强、样本不均衡和特定领域数据匮乏等问题,严重制约了目标检测算法的精度与泛化能力.本书从有效感受野、特征编码、样本匹配和特定领域数据集构建等方面入手,针对上述问题展开研究,探索基于感受野理论的目标检测算法,并提出更加有效的农业病虫害检测方案. ?本书适合计算机视觉与图像处理相关领域的专业人员和研究生阅读、参考. ???????????????前言第1章绪论1.1研究背景和意义1.2目标检测算法研究现状1.2.1传统目标检测技术1.2.2目标检测技术的发展1.2.3通用目标检测方法1.2.4存在的问题与挑战1.3本书的主要研究工作1.3.1构建基于有效感受野的训练样本滤波算法1.3.2构建融合全局表示和局部特征的编码算法1.3.3构建基于有效感受野的动态样本选择策略1.3.4构建标准化的农业病虫害数据集1.3.5本书的内容结构第2章基础理论与方法2.1深度神经网络2.1.1卷积神经网络2.1.2深度自注意力变换网络2.1.3深度神经网络的组成2.1.4骨干网络2.1.5编码器2.1.6损失函数……