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深入理解電腦視覺(在邊緣端構建高效的目標檢測應用)

  • 作者：張晨然|責編:孫學瑛
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121455940
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：478
人民幣：RMB 149 元      售價：元
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內容大鋼
    本書按實戰項目研發的先後順序，介紹了目標檢測神經網路從研發到運營的全生命周期。首先介紹了目標檢測場景下的圖片標注方法和數據格式，以及與之密切相關的特徵融合網路和預測網路；介紹了數據「后處理」所涉及的NMS演算法及其變種，在此基礎上，讀者只需結合各式各樣的骨幹網路就可以搭建完整的一階段目標檢測神經網路模型。接下來介紹了神經網路的動態模式和靜態模式兩種訓練方法，以及訓練過程中的數據監控和異常處理。最後以亞馬遜雲和谷歌Coral開發板為例，介紹了神經網路的雲端部署和邊緣端部署。其中，對於邊緣端部署，本書還詳細介紹了神經網路量化模型的基礎原理和模型編譯邏輯，這對將神經網路轉化為可獨立交付的產品至關重要。
    本書還結合智慧交通、智慧後勤、自動駕駛等項目，介紹了電腦視覺數據增強技術和神經網路性能評估原理，以及邊緣計算網關、邊緣計算系統、自動駕駛數據的計算原理和PointNet++等多個三維目標檢測神經網路，幫助讀者快速將電腦視覺技術運用到實際生產中。
    本書實用性非常強，既適合對電腦視覺具有一定了解的高等院校本科生、研究生及具有轉型意願的軟體工程師入門學習，又適合電腦視覺工程項目研發和運營人員參考閱讀。對深度學習關鍵演算法和骨幹網路設計等基礎知識感興趣的讀者還可以閱讀本書作者編寫的《深入理解電腦視覺：關鍵演算法解析和深度神經網路設計》一書。
作者介紹
張晨然|責編:孫學瑛
    張晨然，本科畢業於天津大學通信工程專業，碩士研究生階段就讀於廈門大學，主攻嵌入式系統和數字信號底層演算法，具備紮實的理論基礎。     先後就職于中國電信集團公司和福建省電子信息（集團）有限責任公司，目前擔任福建省人工智慧學會的理事和企業工作委員會的主任，同時也擔任谷歌開發者社區、亞馬遜開發者生態的福州區域負責人，長期從事電腦視覺和自然語言基礎技術的研究，積累了豐富的人工智慧項目經驗，致力於推動深度學習在交通、工業、民生、建築等領域的應用落地。作者于2017年獲得高級工程師職稱，擁有多項發明專利。
目錄
第1篇  一階段目標檢測神經網路的結構設計
  第1章  目標檢測的競賽和數據集
    1.1  電腦視覺坐標系的約定和概念
      1.1.1  圖像的坐標系約定
      1.1.2  矩形框的描述方法約定
    1.2  PASCAL VOC競賽和數據集
      1.2.1  PASCAL VOC競賽任務和數據集簡介
      1.2.2  PASCAL VOC2007數據集探索
    1.3  MS COCO挑戰賽和數據集
      1.3.1  MS COCO挑戰賽的競賽任務
      1.3.2  MS COCO數據集簡介
    1.4  目標檢測標注的解析和統計
      1.4.1  XML文件的格式
      1.4.2  XML文件解析和數據均衡性統計
  第2章  目標檢測神經網路綜述
    2.1  幾個著名的目標檢測神經網路
      2.1.1  R-CNN家族神經網路簡介
      2.1.2  YOLO和SSD神經網路簡介
      2.1.3  CenterNet神經網路簡介
      2.1.4  U-Net神經網路簡介
    2.2  目標檢測神經網路分類和高階API資源
    2.3  矩形框的交並比評價指標和實現
  第3章  一階段目標檢測神經網路的特徵融合和中段網路
    3.1  一階段目標檢測神經網路的整體結構
    3.2  一階段目標檢測神經網路的若干中段網路介紹
      3.2.1  單向融合的中段網路
      3.2.2  簡單雙向融合的中段網路
      3.2.3  複雜雙向融合的中段網路
    3.3  不同融合方案中段網路的關係和應用
    3.4  YOLO的多尺度特徵融合中段網路案例
      3.4.1  YOLOV3的中段網路及實現
      3.4.2  YOLOV4的中段網路PANet及實現
      3.4.3  YOLOV3-tiny和YOLOV4-tiny版本的中段網路及實現
    3.5  神經網路輸出的解碼
      3.5.1  融合特徵圖的幾何含義
      3.5.2  矩形框中心點坐標的解碼
      3.5.3  矩形框寬度和高度的解碼
      3.5.4  前背景概率和分類概率的解碼
      3.5.5  矩形框角點坐標和解碼函數整體輸出
……
第2篇  YOLO神經網路的損失函數和訓練
第3篇  目標檢測神經
第4篇  個性化數據增強和目標檢測神經網路性能測試
第5篇  三維電腦視覺與自動駕駛

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