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視頻理解是當前計算機視覺研究領域中備受學術界和工業界關注的方向，隨著視頻行業的高速發展，如何利用 AI 技術更好地對視頻內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》。

本書內容

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

全書共分6章。

第1章：緒論，簡要介紹視頻行業的發展歷程，動作識別，時序動作定位，視頻Embedding技術。

第2章：經典網絡結構回顧，回顧經典圖像分類模型和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的重要算法，包括基于滑動窗的方法，基于候選時序區間的算法，自底向上與時序結構信息建模的方法等。

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，畢業于南京大學計算機系周志華教授領導的機器學習與數據挖掘研究所（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和方法。對該領域的研究者和從業者都非常實用。

贈書

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總結

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