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深度學習圖像搜索與識別

為了解決三菱集團104的問題，作者潘攀 這樣論述：

圖像搜索和識別是電腦視覺領域一個非常重要且基礎的題目。本書對構成圖像搜索和識別系統的各個演算法基礎模組一一做了介紹，並在最後一章以拍立淘為例說明了各個模組是怎樣一起工作的。針對每個演算法模組，本書不僅深入淺出地解釋了演算法的工作原理，還對演算法背後的演進機理和不同方法的特點進行了說明，在第2章至第8章最後均提供了經典演算法的PyTorch 代碼和相關參考資料。   本書既適合圖像搜索和識別領域的初學者，也適合在某個單一任務方面有經驗但是想擴充知識面的讀者。 潘攀，花名啟磐。 阿裡巴巴集團資深演算法專家，達摩院視覺理解&互動視覺負責人，負責電商領域的視覺技術研發。   拍立淘

以圖搜圖的負責人和創始人之一，為拍立淘、淘寶直播&短視頻、虛擬主播、閑魚等業務提供核心技術。[   博士畢業于美國伊利諾伊大學芝加哥分校，研究領域包括深度學習和電腦視覺等。   曾先後在美國三菱研究院和北京富士通研發中心從事視覺技術研發工作。 已發表20餘篇論文，擁有10餘授權專利，並獲得Web Vision分類，COCO檢測，DAVIS分割等國際電腦視覺競賽冠軍。 1 概述 1 1．1 圖像搜索與識別概述 1 1．2 圖像搜索與識別技術的發展和應用 3 1．3 深度學習與圖像搜索和識別 4 1．4 本書結構 6 2 深度卷積神經網路 8 2．1 概述 8 2．1．1 深度

學習背景 8 2．1．2 深度卷積神經網路 9 2．2 CNN基礎操作 11 2．2．1 卷積操作 11 2．2．2 池化操作 12 2．2．3 全連接層 13 2．2．4 啟動層 14 2．2．5 批歸一化層 14 2．2．6 小結 16 2．3 常見的CNN模型結構 16 2．3．1 網路結構超參數 17 2．3．2 單分支網路結構 19 2．3．3 多分支網路結構 24 2．3．4 小結 38 2．4 常見目標損失函數 38 2．5 本章總結 40 2．6 參考資料 40 3 圖像分類 43 3．1 概述 43 3．2 單標記分類 44 3．2．1 常用資料集及評價指標 44 3．2．2

損失函數 45 3．2．3 提升分類精度的實用技巧 47 3．2．4 基於搜索的圖像分類 50 3．3 細細微性圖像分類 51 3．3．1 概述 51 3．3．2 基於部件對齊的細細微性分類方法 52 3．3．3 基於高階特徵池化的細細微性分類方法 55 3．3．4 小結 56 3．4 多標記圖像分類 56 3．4．1 概述 56 3．4．2 baseline：一階方法 58 3．4．3 標記關係建模 59 3．4．4 小結 60 3．5 代碼實踐 61 3．6 本章總結 63 3．7 參考資料 63 4 目標檢測 66 4．1 概述 66 4．2 兩階段目標檢測演算法 68 4．2．1 候

選框生成 69 4．2．2 特徵抽取 71 4．2．3 訓練策略 73 4．2．4 小結 76 4．3 單階段目標檢測演算法 76 4．3．1 YOLO演算法 76 4．3．2 SSD演算法 78 4．3．3 RetinaNet演算法 81 4．3．4 無錨點框檢測演算法 83 4．3．5 小結 87 4．4 代碼實踐 88 4．5 本章總結 91 4．6 參考資料 92 5 圖像分割 95 5．1 概述 95 5．2 語義分割 96 5．2．1 概述 96 5．2．2 全卷積神經網路 97 5．2．3 空洞卷積 99 5．2．4 U-Net結構 100 5．2．5 條件隨機場關係建模 101

5．2．6 Look Wider to See Better 103 5．2．7 Atrous Spatial Pyramid Pooling演算法 104 5．2．8 Context Encoding for Semantic Segmentation 104 5．2．9 多卡同步批歸一化 107 5．2．10 小結 107 5．3 實例分割 108 5．3．1 概述 108 5．3．2 FCIS 109 5．3．3 Mask R-CNN 111 5．3．4 Hybrid Task Cascade框架 113 5．3．5 小結 115 5．4 代碼實踐 115 5．5 本章總結 120 5

．6 參考資料 120 6 特徵學習 124 6．1 概述 124 6．2 基於分類識別的特徵訓練 126 6．2．1 Sigmoid函數 127 6．2．2 Softmax函數 128 6．2．3 Weighted Softmax函數 129 6．2．4 Large-Margin Softmax函數 130 6．2．5 ArcFace函數 132 6．2．6 小結 133 6．3 基於度量學習的特徵訓練 134 6．3．1 Contrastive損失函數 135 6．3．2 Triplet損失函數 137 6．3．3 三元組損失函數在行人再識別中的應用 139 6．3．4 Quadruple

t損失函數 140 6．3．5 Listwise Learning 141 6．3．6 組合損失函數 142 6．3．7 小結 142 6．4 代碼實踐 143 6．5 本章總結 143 6．6 參考資料 144 7 向量檢索 147 7．1 概述 147 7．2 局部敏感雜湊演算法 149 7．2．1 預處理 150 7．2．2 搜索 151 7．2．3 小結 152 7．3 乘積量化系列演算法 152 7．3．1 PQ演算法 153 7．3．2 IVFPQ演算法 155 7．3．3 OPQ演算法 156 7．3．4 小結 157 7．4 圖搜索演算法 157 7．4．1 NSW演算法 15

8 7．4．2 Kgraph演算法 161 7．4．3 HNSW演算法 163 7．4．4 圖搜索演算法實驗對比 165 7．4．5 小結 165 7．5 代碼實踐 166 7．6 本章總結 167 7．7 參考資料 168 8 圖文理解 171 8．1 概述 171 8．2 圖文識別 172 8．2．1 概述 172 8．2．2 資料集和評測標準 174 8．2．3 特徵融合方法 176 8．2．4 小結 182 8．3 圖文搜索 182 8．3．1 概述 182 8．3．2 資料集和評測標準 184 8．3．3 Dual Attention Networks 185 8．3．4 Botto

m-Up Attention 187 8．3．5 圖文搜索的損失函數 189 8．3．6 小結 190 8．4 代碼實踐 191 8．5 本章總結 194 8．6 參考資料 194 9 阿里巴巴圖像搜索識別系統 197 9．1 概述 197 9．2 背景介紹 198 9．3 圖像搜索架構 200 9．3．1 類目預測模組 200 9．3．2 目標檢測和特徵聯合學習 201 9．3．3 圖像索引和檢索 205 9．4 實驗和結果分析 207 9．5 本章總結 210 9．6 參考資料 211

三菱集團104進入發燒排行的影片

會計師事務所風險管理機制對資訊安全之影響

為了解決三菱集團104的問題，作者陳姵因 這樣論述：

本研究透過探討會計師事務所的風險預應能力、風險承擔能力及資訊稽核能力對於資訊安全認知之影響，並進一步探討高階管理人員知能，即其身份別不同之知識及經驗或能力是否具有干擾作用。本研究以會計師事務所之執業會計師及其產業之高階管理人員為研究對象，以結構性問卷蒐集資料，探討會計師事務所之風險預應能力、承擔能力、資訊稽核能力對於資訊安全認知的影響。 分析 123 份有效問卷之結果顯示，風險管理機制與資訊安全認知之間具有部份構面有顯著正向關係，且高階管理人知能對於事前風險管理機制與資訊安全認知間的關係具有正向干擾作用，在高職能身份之知能的情況下，風險預應能力與資訊安全認知之正向關係會提高，而

研究發現風險承擔能力與資訊安全認知在高階管理人員知能干擾作用下呈現負向關係，對於資訊稽核能力與資訊安全認知則頇透過高階管理人員之知能交互作用才有顯著正向關係。 本研究結果顯示風險管理機制事前風險預應能力與事中風險承擔能力對資訊安全認知具正向影響，若會計師事務所強化風險管理機制，將能夠更精確的掌握資訊安全；而會計師事務所內部具有高度職能之高階管理人員，能提升事前風險預應能力對資訊安全認知，然尚頇在高階人員與承擔能力之資源上有合理之分配，並且透過高階管理人員知能來強化事後資訊稽核能力以持續監理來提升資訊安全認知，業經個案調查以面對面方式搜集整合受訪個案對本研究內涵以概念化的資料呈現，並依據所

蒐集的現象資料為佐證，以理解實證分析與實際案例的落差，進而支持研究所產生的推論。本研究結論提升風險管理機制與高階管理人員知能交互作用下，且能有效的資源分配是有助於提升資訊安全之公司治理效能。

低低溫電除塵器

為了解決三菱集團104的問題，作者趙海寶 這樣論述：

本書系統地闡述了低低溫電除塵的技術原理和工程應用，全書共分九章。內容包括燃煤電廠煙氣超低排放及電除塵背景，低低溫電除塵技術原理，電除塵選型技術，低低溫與其他先進技術結合，高壓供電、控制及絕緣技術，低低溫電除塵器結構及應用特點，低低溫電除塵器測試技術，電除塵器強度計算與優化，低低溫電除塵器典型工程案例。內容面向除塵設備開發、設計、製造、使用，系統歸納了低低溫電除塵技術在我國燃煤電廠的技術特徵和工程應用經驗。本書具有較強的技術應用性，可供從事大氣污染控制領域的科研人員、工程技術人員和管理人員參考，也可供高等學校環境科學與工程及相關專業的師生參閱。

身心障礙者保護法制之建構—以信託架構之運用為中心

為了解決三菱集團104的問題，作者洪金利 這樣論述：

身為家長最擔心的莫過於自己百年之後，身心障礙子女無人可託付、照顧，即使留有財產，仍擔心遺產無法有效被運用來照顧身心障礙子女。因此，本研究即針對信託具有規劃未來、保障財產安全的特性，採文獻分析及比較法，深入探討如何幫助身心障礙者家屬規劃完整的信託，分析高齡信託及身障信託之異同，最終希望我國身心障礙者財產信託制度能更臻完善，使需要者更易瞭解並接受信託規劃及保障。本研究的結論與建議，主要包括信託和輔助及監護宣告兩部份。首先，針對信託部份，有下列二點建議：1.應由社會福利補貼信託管理費用以宣導及鼓勵身心障礙者家庭設立信託；2.信託監察人目前大多由親屬或社會福利團體擔任，為能永續服務及資源整合，政府應

設立專責主管機關擔任信託監察人，監督管理人應盡善良管理人責任。其次，針對輔助及監護宣告部分，有下列二點建議：1.政府機關應設立輔助或監護宣告之專責監護人制度，因應少子化現象而無法尋找合適監護人時可作為指定擔任；2.關於輔助或監護宣告之流程冗長及鑑定費用過高，應簡化輔助或監護宣告流程，針對經濟弱勢家庭應予以協助及減免。