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電腦視覺--飛槳深度學習實戰

  • 作者：編者:羅曉燕//白浩傑//黨青青//杜宇寧//張寶昌|責編:黃芝
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302623762
  • 出版日期：2023/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：251
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在介紹深度學習、百度飛槳等相關知識的基礎上，著重介紹了圖像分類、目標檢測、語義分割、人體關鍵點檢測、圖像生成、視頻分類、圖像文本檢測和識別、圖像識別等電腦視覺任務的實現原理及深度學習模型框架，並通過具體案例來詳細介紹各任務的實現細節。
    全書分為理論篇和實戰篇。理論篇(第1?4章)梳理了電腦視覺技術的發展歷程、主要任務、行業應用系統，同時簡要介紹了深度學習開發框架、飛槳(PaddlePaddle)開發平台，以及深度學習的基礎知識與網路模型架構。實戰篇(第5?12章)結合電腦視覺的各個任務要求與技術發展，對其中經典的深度學習演算法模型進行介紹。全書提供了實例代碼，詳解了在飛槳開發框架下各任務的模型實現過程。
    本書適合作為高等院校人工智慧、電腦視覺專業高年級本科生、研究生的教材，同時可作為電腦視覺相關任務實踐教程，也可以作為科研工作者的參考書籍。
作者介紹
編者:羅曉燕//白浩傑//黨青青//杜宇寧//張寶昌|責編:黃芝
目錄
理論篇
  第1章  電腦視覺概述
    1.1  電腦視覺技術的發展
    1.2  電腦視覺任務概述
      1.2.1  電腦視覺經典任務
      1.2.2  電腦視覺常見任務
    1.3  電腦視覺處理應用系統
      1.3.1  電腦視覺行業產業鏈
      1.3.2  電腦視覺行業應用系統
    1.4  電腦視覺處理常用工具
      1.4.1  OpenCV簡介
      1.4.2  OpenCV-Python
      1.4.3  OpenCV的基礎模塊
      1.4.4  其他CV常用工具
    1.5  本章小結
    參考文獻
  第2章  深度學習開發框架
    2.1  常見的深度學習開發框架
      2.1.1  TensorFlow深度學習開發框架
      2.1.2  PyTorch深度學習開發框架
      2.1.3  PaddlePaddle深度學習開發框架
    2.2  飛槳基礎
      2.2.1  開發環境
      2.2.2  開發套件
      2.2.3  工具組件
      2.2.4  開發平台
    2.3  本章小結
    參考文獻
  第3章  深度學習演算法基礎
    3.1  機器學習
    3.2  神經網路的基本組成
      3.2.1  神經元
      3.2.2  神經網路的結構
    3.3  神經網路的計算
      3.3.1  激活函數
      3.3.2  正向傳播
      3.3.3  反向傳播
      3.3.4  優化演算法
    3.4  卷積神經網路的基本組成
      3.4.1  卷積層
      3.4.2  池化層
      3.4.3  ReLU激活函數
      3.4.4  全連接層
    3.5  深度學習模型的訓練技巧
      3.5.1  歸一化
      3.5.2  丟棄法
      3.5.3  權重衰減
      3.5.4  參數初始化
    3.6  本章小結
    參考文獻

  第4章  深度學習網路模型
    4.1  深度學習網路架構
    4.2  代表性的網路模型
      4.2.1  卷積神經網路模型
      4.2.2  循環神經網路模型
      4.2.3  Transformer網路模型
      4.2.4  複雜MLP網路模型
    4.3  網路搭建案例
      4.3.1  環境準備
      4.3.2  數據準備
      4.3.3  模型構建
      4.3.4  模型訓練與驗證
      4.3.5  模型可視化
    4.4  本章小結
    參考文獻
……
實戰篇
  第5章  圖像分類演算法原理與實戰
  第6章  目標檢測演算法原理與實戰
  第7章  語義分割演算法原理與實戰
  第8章  人體關鍵點檢測原理與實戰
  第9章  圖像生成演算法原理與實戰
  第10章  視頻分類原理與實戰
  第11章  圖像文本檢測和識別原理與實戰
  第12章  圖像識別原理與實戰
參考文獻

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