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深度學習之圖像識別(核心演算法與實戰案例全彩版)

  • 作者：言有三|責編:王中英
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302635277
  • 出版日期：2023/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：382
人民幣：RMB 159 元      售價：元
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內容大鋼
    本書全面介紹了深度學習在圖像識別領域中的核心演算法與應用。該書不但重視基礎理論的講解，而且從第4章開始，每章都提供了1?3個不同難度的案例供讀者實踐，讀者可以在已有代碼的基礎上進行改進，從而加深對所學知識的理解。
    本書共9章：首先介紹深度學習的基礎概念，包括神經網路基礎知識和深度學習中的優化技術；然後系統介紹深度學習中與數據相關的知識，包括經典數據集的設計、數據集的增強，以及數據的獲取、整理與可視化；接著重點針對圖像識別領域，結合實戰案例系統地介紹深度學習在圖像分類、圖像分割和目標檢測3個領域的核心技術與應用；另外，還會對深度學習模型的可視化以及模型的壓縮和優化進行詳細介紹，為讀者設計和訓練更加實用的模型提供指導；最後以微信小程序平台為依托，介紹微信小程序前後端開發技術，從而完成深度學習模型的部署。
    本書理論結合實踐，廣度兼具深度，非常適合深度學習領域的相關技術人員與愛好者閱讀，尤其適合基於深度學習的電腦視覺從業人員閱讀，可以幫助他們全方位了解深度學習在電腦視覺領域的技術全貌。另外，該書還適合作為高校人工智慧相關專業的教材和社會培訓機構相關課程的教材。
作者介紹
言有三|責編:王中英
    言有三，真名龍鵬。2012年本科畢業於華中科技大學，后保研至中國科學院並於2015年畢業。先後在奇虎360人工智慧研究院和陌陌深度學習實驗室從事與電腦視覺相關的工作，積累了豐富的傳統圖像處理演算法和深度學習項目實戰經驗。運營微信公眾號「有三AI」，內容覆蓋深度學習的理論、實戰經驗、開源框架、模型架構，以及深度學習在各應用領域的技術分析，還提供國內外AI研究院的核心技術報導及AI工程師成長路線的完整規劃。在知乎上開設專欄《有三AI學院》和其他子方向專欄。在GitChat和網易雲課堂上開設若干圖文和視頻課程。
目錄
第1章  神經網路與卷積神經網路基礎
  1.1  神經網路的生物基礎與數學模型
    1.1.1  神經元
    1.1.2  感知機
    1.1.3  多層感知機與反向傳播演算法
  1.2  卷積神經網路基礎
    1.2.1  卷積的概念
    1.2.2  卷積神經網路的基本概念
    1.2.3  卷積神經網路的基本結構
  1.3  總結
  參考文獻
第2章  深度學習優化基礎
  2.1  激活函數
    2.1.1  S型函數
    2.1.2  ReLU函數
  2.2  參數初始化
    2.2.1  簡單初始化
    2.2.2  標準初始化
    2.2.3  Xavier與MSRA初始化
    2.2.4  初始化方法的使用
  2.3  標準化方法
    2.3.1  什麼是標準化
    2.3.2  批次標準化
    2.3.3  層標準化
    2.3.4  實例標準化
    2.3.5  組標準化
    2.3.6  權重標準化
    2.3.7  標準化方法的自動搜索
    2.3.8  標準化的有效性問題
  2.4  學習率與最優化
    2.4.1  學習率策略
    2.4.2  梯度下降法與動量法
    2.4.3  Adagrad演算法
    2.4.4  Adadelta與RMSprop演算法
    2.4.5  Adam演算法
    2.4.6  牛頓法、擬牛頓法與共軛梯度法
  2.5  正則化方法與泛化
    2.5.1  過擬合與欠擬合
    2.5.2  參數正則化
    2.5.3  提前停止
    2.5.4  模型集成
    2.5.5  訓練樣本擴充
  2.6  深度學習主流開源框架
    2.6.1  Caffe簡介
    2.6.2  TensorFlow簡介
    2.6.3  PyTorch簡介
    2.6.4  Theano簡介
    2.6.5  Keras簡介
    2.6.6  MXNet簡介
    2.6.7  Chainer簡介

  2.7  總結
  參考文獻
第3章  深度學習中的數據使用方法
  3.1  深度學習通用數據集的發展
    3.1.1  MNIST數據集
    3.1.2  CIFAR10和CIFAR100數據集
    3.1.3  PASCAL數據集
    3.1.4  ImageNet數據集
    3.1.5  Microsoft COCO數據集
  3.2  常見電腦視覺任務數據集
    3.2.1  人臉數據集
    3.2.2  自動駕駛數據集
    3.2.3  醫學數據集
  3.3  數據收集、清洗與整理
    3.3.1  數據收集
    3.3.2  數據清洗與整理
  3.4  數據標注
    3.4.1  數據標注類型
    3.4.2  數據標注方法
  3.5  數據增強
    3.5.1  單樣本圖像處理數據增強
    3.5.2  多樣本圖像處理數據增強
……
第4章  圖像分類
第5章  目標檢測
第6章  圖像分割
第7章  模型可視化
第8章  模型壓縮
第9章  模型部署與上線

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