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深度學習工程實踐/人工智慧前沿理論與技術應用叢書

  • 作者：編者:翟中華//孫玉龍//王清//陸澍暘|責編:王群
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121466731
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：88
人民幣：RMB 38 元      售價：元
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內容大鋼
    本書包含代碼實踐和案例實踐，運用OpenCV、PyTorch等框架工具詳細講解中文車牌識別檢測、採用三元組的FaceNet人臉識別理論與實踐、車道檢測的兩種深度學習思路及煙霧檢測4大實踐項目。相關理論可參考《基於深度學習的目標檢測原理與應用》一書，從而學以致用、融會貫通。
    本書適合深度學習領域的工程師、研究員閱讀，也可作為深度學習相關專業本科生、研究生的重要參考書，還可作為互聯網行業IT技術人員轉型學習人工智慧的參考用書。
    可登錄華信教育資源網下載相關代碼。
作者介紹
編者:翟中華//孫玉龍//王清//陸澍暘|責編:王群
目錄
第1章  本書實踐項目
  1.1  中文車牌識別檢測
  1.2  採用三元組的FaceNet人臉識別理論與實踐
  1.3  車道檢測的兩種深度學習思路
  1.4  煙霧檢測
第2章  中文車牌識別檢測
  2.1  車牌位置識別
  2.2  車牌文字識別
  2.3  探討模型效果
第3章  採用三元組的FaceNet人臉識別理論與實踐
  3.1  FaceNet人臉識別
    3.1.1  人臉識別簡介
    3.1.2  傳統方法
    3.1.3  深度學習方法（MTCNN方法）
    3.1.4  FaceNet原理
  3.2  FaceNet代碼實踐
    3.2.1  FaceNet模型代碼
    3.2.2  FaceNet數據集代碼
  3.3  FaceNet訓練
第4章  車道檢測的兩種深度學習思路
  4.1  使用語義分割方法
    4.1.1  SegNet網路結構
    4.1.2  SegNet代碼實踐
    4.1.3  SegNet網路車道檢測優缺點
  4.2  Spatial-CNN方法
    4.2.1  Spatial-CNN模型結構
    4.2.2  Spatial-CNN代碼實踐和效果展現
    4.2.3  Spatial-CNN訓練
第5章  煙霧檢測
  5.1  煙霧檢測難點
  5.2  解決方案
  5.3  使用傳統方法的煙霧檢測及其效果評估
    5.3.1  HOG+SVM檢測
    5.3.2  LBP+SVM檢測
  5.4  利用VGG-16進行煙霧檢測
    5.4.1  VGG-16+SVM檢測
    5.4.2  訓練SVM和預測評估
    5.4.3  全連接神經網路

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