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機器視覺之TensorFlow2(入門原理與應用實戰)

  • 作者：李金洪|責編:張濤
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115539090
  • 出版日期：2020/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：331
人民幣：RMB 129.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹了TensorFlow 2在機器視覺中的應用。本書共8章，主要內容包括神經網路的原理，如何搭建開發環境，如何在網路側搭建圖片分類器，如何識別圖片中不同膚色的人數，如何用遷移學習診斷醫療影像，如何使用Anchor-Free模型檢測文字，如何實現OCR模型，如何優化OCR模型。
    本書適合機器視覺、深度學習方面的專業人士閱讀。
作者介紹
李金洪|責編:張濤
    李金洪，「大蛇智能」網站創始人、「代碼醫生」工作室主程序員。     精通Python、C、C++、彙編、Java和Go等多種編程語言。擅長神經網路、演算法、協議分析、逆向工程和移動互聯網安全架構等技術。在深度學習領域，參與過某移動互聯網後台的OCR項目、某娛樂節目機器人的語音識別和聲紋識別項目，以及人臉識別、活體檢測等多個項目。在「代碼醫生」工作室工作期間，完成過金融、安全、市政和醫療等多個領域的AI演算法外包項目。
目錄
第一篇  基礎知識
  第1章  神經網路的原理
    1.1  神經網路
      1.1.1  神經元的結構
      1.1.2  生物神經元與電腦中神經元模型結構的相似性
      1.1.3  生物神經元與電腦神經元模型工作流程的相似性
      1.1.4  神經網路的形成
    1.2  神經網路與深度學習的關係
    1.3  全連接神經網路
      1.3.1  全連接神經網路的結構
      1.3.2  實例分析：全連接神經網路中每個神經元的作用
      1.3.3  全連接神經網路的擬合原理
      1.3.4  全連接神經網路的設計思想
    1.4  生物界的視覺處理系統
      1.4.1  大腦對視覺信號的處理流程
      1.4.2  大腦對神經信號的分級處理
    1.5  離散微積分
      1.5.1  離散微分與離散積分
      1.5.2  電腦視覺中的離散積分
    1.6  卷積神經網路
      1.6.1  卷積的過程
      1.6.2  1D卷積、2D卷積和3D卷積
      1.6.3  實例分析：Sobel運算元的原理
      1.6.4  深度神經網路中的卷積核
      1.6.5  反卷積
    1.7  卷積分
    1.8  卷積神經網路與全連接神經網路的關係
  第2章  搭建開發環境
    2.1  準備硬體環境
    2.2  下載及安裝Anaconda
      2.2.1  下載Anaconda開發工具
      2.2.2  安裝Anaconda開發工具
      2.2.3  安裝Anaconda開發工具時的注意事項
    2.3  使用Anaconda安裝TensorFlow
      2.3.1  查看TensorFlow的版本
      2.3.2  使用Anaconda安裝TensorFlow
      2.3.3  TensorFlow的安裝指南
    2.4  測試顯卡及開發環境的一些常用命令
      2.4.1  使用nvidia-smi命令查看顯卡信息
  ……
  第3章  在網路側搭建圖片分類器
第二篇  中級應用
  第4章  識別圖片中不同膚色的人數
  第5章  用遷移學習診斷醫療影像
第三篇  高級應用
  第6章  用Anchor-Free模型檢測文字
  第7章  實現OCR模型——可以從圖片中識別出文字的模型
  第8章  優化OCR模型——基於卷積網路和循環網路的優化

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