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深度學習與電腦視覺(項目式教材)/中國自主產權晶元技術與應用叢書

  • 作者：編者:彭飛//張強|責編:謝曉芳
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115647795
  • 出版日期：2024/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：180
人民幣：RMB 49.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於國產自主可控龍芯處理器，系統地介紹電腦視覺領域的基本理論與實踐，並結合當前主流的深度學習框架和龍芯平台以項目式教學的形式講述任務的實施。本書主要包括OpenCV基礎功能實戰、深度學習框架的部署、電腦視覺技術基礎知識、圖像分類網路的部署、目標檢測網路的部署、圖像分割網路的部署、龍芯智能計算平台模型的訓練和龍芯智能計算平台的推理部署等內容。通過閱讀本書，讀者能夠了解和掌握深度學習在電腦視覺中的應用，並基於國產自主可控龍芯處理器進行工程實踐。
    本書適合深度學習與電腦視覺領域的從業者、深度學習與電腦視覺的愛好者閱讀，也可作為高等院校電腦相關專業的教材。
作者介紹
編者:彭飛//張強|責編:謝曉芳
目錄
項目1  OpenCV基礎功能實戰
  1.1  知識引入
    1.1.1  OpenCV簡介
    1.1.2  OpenCV的主要模塊
    1.1.3  OpenCV的版本
    1.1.4  OpenCV-Python
    1.1.5  龍芯平台和OpenCV
  1.2  任務1：圖像讀取、顯示和保存
    1.2.1  任務描述
    1.2.2  技術準備
    1.2.3  任務實施
  1.3  任務2：視頻的獲取、顯示和保存
    1.3.1  任務描述
    1.3.2  技術準備
    1.3.3  任務實施
  1.4  任務3：幾何圖形繪製
    1.4.1  任務描述
    1.4.2  技術準備
    1.4.3  任務實施
  1.5  任務4：滑鼠事件的交互與響應
    1.5.1  任務描述
    1.5.2  技術準備
    1.5.3  任務實施
  1.6  任務5：圖像幾何變換
    1.6.1  任務描述
    1.6.2  技術準備
    1.6.3  任務實施
  1.7  任務6：圖像濾波技術
    1.7.1  任務描述
    1.7.2  技術準備
    1.7.3  任務實施
  1.8  任務7：圖像邊緣檢測
    1.8.1  任務描述
    1.8.2  技術準備
    1.8.3  任務實施
  1.9  任務8：人臉檢測與識別
    1.9.1  任務描述
    1.9.2  技術準備
    1.9.3  任務實施
  1.10  項目總結
項目2 深度學習框架的部署
  2.1  知識引入
    2.1.1  深度學習的定義
    2.1.2  神經網路的基本概念
    2.1.3  深度學習的發展歷程
    2.1.4  深度學習的應用場景
    2.1.5  如何學習深度學習
    2.1.6  使用深度學習框架的優勢
  2.2  任務1：基於龍芯平台編譯與部署TensorFlow
    2.2.1  任務描述

    2.2.2  技術準備
    2.2.3  任務實施
  2.3  任務2：基於龍芯平台編譯與部署PyTorch
    2.3.1  任務描述
    2.3.2  技術準備
    2.3.3  任務實施
  2.4  任務3：基於龍芯平台編譯與部署ONNX Runtime
    2.4.1  任務描述
    2.4.2  技術準備
    2.4.3  任務實施
  2.5  任務4：基於龍芯平台編譯與部署PaddlePaddle
    2.5.1  任務描述
    2.5.2  技術準備
    2.5.3  任務實施
  2.6  任務5：基於龍芯平台編譯與部署NCNN
    2.6.1  任務描述
    2.6.2  技術準備
    2.6.3  任務實施
  2.7  項目總結
項目3 電腦視覺技術基礎知識
  3.1  知識引入
    3.1.1  電腦視覺概述
    3.1.2  電腦視覺的應用領域
  3.2  任務：常見電腦視覺任務
    3.2.1  任務描述
    3.2.2  技術準備
    3.2.3  任務實施
  3.3  項目總結
項目4 圖像分類網路的部署
  4.1  知識引入
    4.1.1  CNN簡介
    4.1.2  CNN基礎模塊
  4.2  任務1：基於龍芯平台部署VGG 16
    4.2.1  任務描述
    4.2.2  技術準備
    4.2.3  任務實施
  4.3  任務2：基於龍芯平台部署ResNet 18
    4.3.1  任務描述
    4.3.2  技術準備
    4.3.3  任務實施
  4.4  任務3：基於龍芯平台部署Inception v3
    4.4.1  任務描述
    4.4.2  技術準備
    4.4.3  任務實施
  4.5  任務4：基於龍芯平台部署Xception
    4.5.1  任務描述
    4.5.2  技術準備
    4.5.3  任務實施
  4.6  任務5：基於龍芯平台部署MobileNet
    4.6.1  任務描述

    4.6.2  技術準備
    4.6.3  任務實施
  4.7  項目總結
項目5 目標檢測網路的部署
  5.1  知識引入
    5.1.1  目標檢測基本任務
    5.1.2  目標檢測基本概念
  5.2  任務1：基於龍芯平台部署兩階段演算法Faster R-CNN
    5.2.1  任務描述
    5.2.2  技術準備
    5.2.3  任務實施
  5.3  任務2：基於龍芯平台部署兩階段演算法Keypoint R-CNN
    5.3.1  任務描述
    5.3.2  技術準備
    5.3.3  任務實施
  5.4  任務3：基於龍芯平台部署單階段演算法YOLO v3
    5.4.1  任務描述
    5.4.2  技術準備
    5.4.3  任務實施
  5.5  任務4：基於龍芯平台部署單階段演算法SSD
    5.5.1  任務描述
    5.5.2  技術準備
    5.5.3  任務實施
  5.6  項目總結
項目6 圖像分割網路的部署
  6.1  知識引入
  6.2  任務1：基於龍芯平台部署語義分割網路DeepLab v3+
    6.2.1  任務描述
    6.2.2  技術準備
    6.2.3  任務實施
  6.3  任務2：基於龍芯平台部署實例分割網路Mask R-CNN
    6.3.1  任務描述
    6.3.2  技術準備
    6.3.3  任務實施
  6.4  任務3：基於龍芯平台部署全景分割網路Panoptic FPN
    6.4.1  任務描述
    6.4.2  技術準備
    6.4.3  任務實施
  6.5  項目總結
項目7 龍芯智能計算平台模型的訓練
  7.1  知識引入
    7.1.1  龍芯智能計算平台
    7.1.2  龍芯智能計算平台的優勢
    7.1.3  龍芯智能計算平台的應用
  7.2  任務：利用龍芯AI訓練平台訓練模型
    7.2.1  任務描述
    7.2.2  技術準備
    7.2.3  任務實施
  7.3  項目總結
項目8 龍芯智能計算平台的推理部署

  8.1  知識引入
  8.2  任務1：基於AI加速卡的推理部署
    8.2.1  任務描述
    8.2.2  技術準備
    8.2.3  任務實施
  8.3  任務2：基於NCNN框架的推理部署
    8.3.1  任務描述
    8.3.2  技術準備
    8.3.3  任務實施
  8.4  項目總結

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