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YOLO目標檢測

  • 作者：楊建華//李瑞峰|責編:傅道坤
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115627094
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：272
人民幣：RMB 99.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹基於視覺的YOLO框架的技術原理和代碼實現，並講解目標檢測領域中的諸多基礎概念和基本原理，在YOLO框架的基礎上介紹流行目標檢測框架。本書分為4個部分，共13章。第1部分介紹目標檢測領域的發展簡史、主流的目標檢測框架和該領域常用的數據集。第2部分詳細講解從YOLOv1到YOLOv4這四代YOLO框架的網路結構、檢測原理和訓練策略，以及搭建和訓練的YOLO框架的代碼實現。第3部分介紹兩個較新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，著重講解其設計理念、網路結構和檢測原理。第4部分介紹DETR、YOLOF和FCOS在內的流行目標檢測框架和相應的代碼實現。本書側重目標檢測的基礎知識，包含豐富的實踐內容，是目標檢測領域的入門書，適合對目標檢測領域感興趣的初學者、演算法工程師、軟體工程師等人員學習和閱讀。
作者介紹
楊建華//李瑞峰|責編:傅道坤
目錄
第1部分  背景知識
  第1章  目標檢測架構淺析
    1.1  目標檢測發展簡史
    1.2  目標檢測網路框架概述
    1.3  目標檢測網路框架淺析
      1.3.1  主幹網路
      1.3.2  頸部網路
      1.3.3  檢測頭
    1.4  小結
  第2章  常用的數據集
    2.1  PASCALVOC數據集
    2.2  MSCOCO數據集
    2.3  小結
第2部分  學習YOLO框架
  第3章  YOLOv1
    3.1  YOLOv1的網路結構
    3.2  YOLOv1的檢測原理
    3.3  YOLOv1的製作訓練正樣本的方法
      3.3.1  邊界框的位置參數tx、ty、w、h
      3.3.2  邊界框的置信度
      3.3.3  類別置信度
    3.4  YOLOv1的損失函數
    3.5  YOLOv1的前向推理
    3.6  小結
  第4章  搭建YOLOv1網路
    4.1  改進YOLOv1
      4.1.1  改進主幹網路
      4.1.2  添加一個頸部網路
      4.1.3  修改檢測頭
      4.1.4  修改預測層
      4.1.5  修改損失函數
    4.2  搭建YOLOv1網路
      4.2.1  搭建主幹網路
      4.2.2  搭建頸部網路
      4.2.3  搭建檢測頭
      4.2.4  YOLOv1前向推理
    4.3  YOLOv1的后處理
      4.3.1  求解預測邊界框的坐標
      4.3.2  后處理
    4.4  小結
  第5章  訓練YOLOv1網路
    5.1  讀取VOC數據
    5.2  數據預處理
      5.2.1  基礎變換
      5.2.2  數據增強
    5.3  製作訓練正樣本
    5.4  計算訓練損失
    5.5  開始訓練YOLOv1
    5.6  可視化檢測結果
    5.7  使用COCO數據集(選讀)

    5.8  小結
  第6章  YOLOv2
    6.1  YOLOv2詳解
      6.1.1  引入批歸一化層
      6.1.2  高解析度主幹網路
      6.1.3  先驗框機制
      6.1.4  全卷積網路與先驗框機制
      6.1.5  使用新的主幹網路
      6.1.6  基於k均值聚類演算法的先驗框聚類
      6.1.7  融合高解析度特徵圖
      6.1.8  多尺度訓練策略
    6.2  搭建YOLOv2網路
      6.2.1  搭建DarkNet-19網路
      6.2.2  先驗框
      6.2.3  搭建預測層
      6.2.4  YOLOv2的前向推理
    6.3  基於k均值聚類演算法的先驗框聚類
    6.4  基於先驗框機制的正樣本製作方法
      6.4.1  基於先驗框的正樣本匹配策略
      6.4.2  正樣本匹配的代碼
    6.5  損失函數
    6.6  訓練YOLOv2網路
    6.7  可視化檢測結果與計算mAP
    6.8  使用COCO數據集（選讀）
    6.9  小結
  第7章  YOLOv3
    7.1  YOLOv3解讀
      7.1.1  更好的主幹網路：DarkNet-53
      7.1.2  多級檢測與特徵金字塔
      7.1.3  修改損失函數
    7.2  搭建YOLOv3網路
      7.2.1  搭建DarkNet-53網路
      7.2.2  搭建頸部網路
      7.2.3  搭建解耦檢測頭
      7.2.4  多尺度的先驗框
      7.2.5  YOLOv3的前向推理
    7.3  正樣本匹配策略
    7.4  損失函數
    7.5  數據預處理
      7.5.1  保留長寬比的resize操作
      7.5.2  馬賽克增強
      7.5.3  混合增強
    7.6  訓練YOLOv3
    7.7  測試YOLOv3
    7.8  小結
  第8章  YOLOv4
    8.1  YOLOv4解讀
      8.1.1  新的主幹網路：CSPDarkNet-53網路
      8.1.2  新的特徵金字塔網路：PaFPN
      8.1.3  新的數據增強：馬賽克增強

      8.1.4  改進邊界框的解算公式
      8.1.5  multianchor策略
      8.1.6  改進邊界框的回歸損失函數
    8.2  搭建YOLOv4網路
      8.2.1  搭建CSPDarkNet-53網路
      8.2.2  搭建基於CSP結構的SPP模塊
      8.2.3  搭建PaFPN結構
    8.3  製作訓練正樣本
    8.4  測試YOLOv
    8.5  小結
第3部分  最新的YOLO框架
  第9章  YOLOX
    9.1  解讀YOLOX3
      9.1.1  baseline的選擇：YOLOv
      9.1.2  訓練baseline模型
      9.1.3  改進一：解耦檢測頭
      9.1.4  改進二：更強大的數據增強
      9.1.5  改進三：anchor-free機制
      9.1.6  改進四：多正樣本
      9.1.7  改進五：SimOTA
    9.2  搭建YOLOX網路
      9.2.1  搭建CSPDarkNet-53網路
      9.2.2  搭建PaFPN結構
    9.3  YOLOX的標籤匹配：SimOTA
    9.4  YOLOX風格的混合增強
    9.5  測試YOLOX
    9.6  小結
  第10章  YOLOv7
    10.1  YOLOv7的主幹網路
    10.2  YOLOv7的特徵金字塔網路
    10.3  測試YOLOv
    10.4  小結
第4部分  其他流行的目標檢測框架
  第11章  DETR
    11.1  解讀DETR
      11.1.1  主幹網路
      11.1.2  Transformer的編碼器
      11.1.3  Transformer的解碼器
    11.2  實現DETR
      11.2.1  DETR網路
      11.2.2  數據預處理
      11.2.3  正樣本匹配：Hungarian Matcher
      11.2.4  損失函數
    11.3  測試DETR檢測器
    11.4  小結
  第12章  YOLOF
    12.1  YOLOF解讀
      12.1.1  YOLOF的網路結構
      12.1.2  新的正樣本匹配規則：Uniform Matcher
      12.1.3  與其他先進工作的對比

    12.2  搭建YOLOF
      12.2.1  搭建主幹網路
      12.2.2  搭建DilatedEncoder模塊
      12.2.3  搭建解碼器模塊
      12.2.4  數據預處理
      12.2.5  正樣本匹配：Uniform Matcher
      12.2.6  損失函數
    12.3  訓練YOLOF檢測器
    12.4  測試YOLOF檢測器
    12.5  計算mAP
    12.6  小結
  第13章  FCOS
    13.1  FCOS解讀
      13.1.1  FCOS網路結構
      13.1.2  正樣本匹配策略
      13.1.3  損失函數
    13.2  搭建FCOS
      13.2.1  搭建主幹網路
      13.2.2  正樣本匹配
    13.3  測試FCOS檢測器
    13.4  小結
參考文獻
後記

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