本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，将基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点，进行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、双向生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归入不同的类别，并分别对其原理进行了概括性的讲解。本书适合有一定深度学习或目标检测学习基础的学生、研究者、从业者阅读。

第1章 　深度学习概述
1.1 　深度学习发展简史
1.2 　有监督学习
1.2.1 　图像分类
1.2.2 　目标检测
1.2.3 　人脸识别
1.2.4 　语音识别
1.3 　无监督学习
1.3.1 　无监督学习概述
1.3.2 　双向生成对抗网络
1.4 　强化学习
1.4.1 　AlphaGo
1.4.2 　AlphaGo Zero
1.5 　小结
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第2章 　深度神经网络
2.1 　神经元
2.2 　感知机
2.3 　前向传递
2.3.1 　前向传递的流程
2.3.2 　激活函数
2.3.3 　损失函数
2.4 　后向传递
2.4.1 　后向传递的流程
2.4.2 　梯度下降
2.4.3 　参数修正
2.5 　防止过拟合
2.5.1 　dropout
2.5.2 　正则化
2.6 　小结
第3章 　卷积神经网络
3.1 　卷积层
3.1.1 　valid卷积
3.1.2 　full卷积
3.1.3 　same卷积
3.2 　池化层
3.3 　反卷积
3.4 　感受野
3.5 　卷积神经网络实例
3.5.1 　LeNet-5
3.5.2 　AlexNet
3.5.3 　VGGNet
3.5.4 　GoogLeNet
3.5.5 　ResNet
3.5.6 　MobileNet
3.6 　小结
进阶篇
第4章 　两阶段目标检测方法
4.1 　R-CNN
4.1.1 　算法流程
4.1.2 　训练过程
4.2 　SPP-Net
4.2.1 　网络结构
4.2.2 　空间金字塔池化
4.3 　Fast R-CNN
4.3.1 　感兴趣区域池化层
4.3.2 　网络结构
4.3.3 　全连接层计算加速
4.3.4 　目标分类
4.3.5 　边界框回归
4.3.6 　训练过程
4.4 　Faster R-CNN
4.4.1 　网络结构
4.4.2 　RPN
4.4.3 　训练过程
4.5 　R-FCN
4.5.1 　R-FCN网络结构
4.5.2 　位置敏感的分数图
4.5.3 　位置敏感的RoI池化
4.5.4 　R-FCN损失函数
4.5.5 　Caffe网络模型解析
4.5.6 　U-Net
4.5.7 　SegNet
4.6 　Mask R-CNN
4.6.1 　实例分割简介
4.6.2 　COCO数据集的像素级标注
4.6.3 　网络结构
4.7 　小结
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第5章 　单阶段目标检测方法
5.1 　SSD
5.1.1 　default box
5.1.2 　网络结构
5.1.3 　Caffe网络模型解析
5.1.4 　训练过程
5.2 　RetinaNet
5.2.1 　FPN
5.2.2 　聚焦损失函数
5.3 　RefineDet
5.3.1 　网络模型
5.3.2 　Caffe网络模型解析
5.3.3 　训练过程
5.4 　YOLO
5.4.1 　YOLO v1
5.4.2 　YOLO v2
5.4.3 　YOLO v3
5.5 　目标检测算法应用场景举例
5.5.1 　高速公路坑洞检测
5.5.2 　息肉检测
5.6 　小结
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应用篇
第6章 　肋骨骨折检测
6.1 　国内外研究现状
6.2 　解决方案
6.3 　预处理
6.4 　肋骨骨折检测
6.5 　实验结果分析
6.6 　小结
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第7章 　肺结节检测
7.1 　国内外研究现状
7.2 　总体框架
7.2.1 　肺结节数据集
7.2.2 　肺结节检测难点
7.2.3 　算法框架
7.3 　肺结节可疑位置推荐算法
7.3.1 　CT图像的预处理
7.3.2 　肺结节分割算法
7.3.3 　优化方法
7.3.4 　推断方法
7.4 　可疑肺结节定位算法
7.5 　实验结果与分析（1）
7.5.1 　实验结果
7.5.2 　改进点效果分析
7.6 　假阳性肺结节抑制算法
7.6.1 　假阳性肺结节抑制网络
7.6.2 　优化策略
7.6.3 　推断策略
7.7 　实验结果与分析（2）
7.7.1 　实验结果
7.7.2 　改进点效果分析
7.7.3 　可疑位置推荐算法与假阳性抑制算法的整合
7.8 　小结
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第8章 　车道线检测
8.1 　国内外研究现状
8.2 　主要研究内容
8.2.1 　总体解决方案
8.2.2 　各阶段概述
8.3 　车道线检测系统的设计与实现
8.3.1 　车道线图像数据标注与筛选
8.3.2 　车道线图片预处理
8.3.3 　车道线分割模型训练
8.3.4 　车道线检测
8.3.5 　车道线检测结果
8.4 　车道线检测系统性能测试
8.4.1 　车道线检测质量测试
8.4.2 　车道线检测时间测试
8.5 　小结
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第9章 　交通视频分析
9.1 　国内外研究现状
9.2 　主要研究内容
9.2.1 　总体设计
9.2.2 　精度和性能要求
9.3 　交通视频分析
9.3.1 　车辆检测和车牌检测
9.3.2 　车牌识别功能设计详解
9.3.3 　车辆品牌及颜色的识别
9.3.4 　目标跟踪设计详解
9.4 　系统测试
9.4.1 　车辆检测
9.4.2 　车牌检测
9.4.3 　车牌识别
9.4.4 　车辆品牌识别
9.4.5 　目标跟踪
9.5 　小结
参