??

視頻理解是當前計算機視覺研究領(lǐng)域中備受學術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注的方向，隨著視頻行業(yè)的高速發(fā)展，如何利用 AI 技術(shù)更好地對視頻內(nèi)容進行理解變得越來越重要。今天要給大家介紹的書是《深度學習視頻理解》。

本書內(nèi)容

本書對視頻理解的3個重要領(lǐng)域進行介紹，對于每個領(lǐng)域，本書不僅解釋了相關(guān)算法的原理，還梳理了算法演進的脈絡(luò)。

全書共分6章。

第1章：緒論，簡要介紹視頻行業(yè)的發(fā)展歷程，動作識別，時序動作定位，視頻Embedding技術(shù)。

第2章：經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)回顧，回顧經(jīng)典圖像分類模型和RNN。

第3章，基于2D卷積的動作識別，包括基本的平均匯合法，RNN模型，雙流法，時序稀疏采樣。

第4章：基于3D卷積的動作識別，包括基本模型C3D，雙流Infalted 3D模型，3D卷積的低秩近似，時序位移模型TSM等。

第5章：時序動作定位，介紹時序動作檢測相關(guān)的重要算法，包括基于滑動窗的方法，基于候選時序區(qū)間的算法，自底向上與時序結(jié)構(gòu)信息建模的方法等。

第6章：視頻Embedding，介紹視頻Embedding另一的重要算法，包括Word2Vec，Item2Vec等。

附錄：總結(jié)了常用的一些視頻處理工具，包括FFmpeg，OpenCV，Decord，Lintel。

本書作者張皓，畢業(yè)于南京大學計算機系周志華教授領(lǐng)導的機器學習與數(shù)據(jù)挖掘研究所（LAMDA），導師為吳建鑫教授，研究方向為深度學習和計算機視覺，曾獲國家獎學金、江蘇省三好學生等榮譽

本書是一本綜合介紹新的基于深度學習的視頻理解算法的參考書，通過理論與實踐相結(jié)合的形式詳細介紹了視頻理解中的識別、定位、特征表示等諸多重點任務(wù)和方法。對該領(lǐng)域的研究者和從業(yè)者都非常實用。

贈書

接下來是福利時間，本次我們贈送出3本書籍（前3次獲得贈書的朋友不能再參與本次贈書活動），想要獲得書籍的同學，在本公眾號下方留言，根據(jù)點贊數(shù)的高低，11月9日晚上22:00統(tǒng)計出獲獎讀者并進行公示，屆時聯(lián)系有三微信Longlongtogo即可。

如果沒有獲得贈書，也可以在京東和當當購買，鏈接如下：

往期相關(guān)

• 【CV夏季劃】2021年有三AI-CV夏季劃出爐，沖刺秋招，從CV基礎(chǔ)到模型優(yōu)化徹底掌握
  

• 【CV秋季劃】生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN有哪些研究和應(yīng)用，如何循序漸進地學習好？

• 【CV秋季劃】模型優(yōu)化很重要，如何循序漸進地學習好？

• 【CV秋季劃】人臉算法那么多，如何循序漸進地學習好？

• 【CV秋季劃】圖像質(zhì)量提升與編輯有哪些研究和應(yīng)用，如何循序漸進地學習好？

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【赠书】新手速递！深度学习视频理解！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。