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AI視覺演算法入門與調優

  • 作者：編者:董董燦|責編:耍利娜
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122468680
  • 出版日期：2025/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：184
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書通過具體的案例，循序漸進地講解了電腦視覺和模型調優的相關內容。首先介紹基礎知識，包括人工智慧基礎、電腦視覺基礎、圖像基礎和編程基礎相關知識。然後講解傳統電腦視覺和基於深度學習的電腦視覺，如卷積神經網路等。接著深入探討演算法原理，包括卷積、池化、批歸一化、激活函數、殘差結構、全連接、SoftMax等，並提供手寫演算法示例。最後介紹了模型在Python和C++中的實際應用以及性能優化技巧，如計算向量化、權值預載入和多線程等。
    本書內容實用，由淺入深，案例典型，講解通俗易懂，隨書提供全部程序代碼，且代碼註釋詳細，方便讀者理解，並上手實踐。
    本書非常適合人工智慧、機器學習、深度學習、電腦視覺初學者學習使用，也可用作高等院校中相關專業的教材及參考書。
作者介紹
編者:董董燦|責編:耍利娜
    董董燦，資深AI演算法與模型優化工程師，多年來深耕AI技術與底層演算法優化，擁有豐富的實戰經驗與技術積累。互聯網知名AI科普作者，全網（公眾號/知乎等）統一ID——「董董燦是個攻城獅」。專註于AI視覺和大模型基礎演算法領域，擅長用通俗易懂的語言講解枯燥的AI技術。在互聯網上創作了數百篇高質量AI演算法科普文章，全網累計閱讀量超千萬，幫助數百位零基礎讀者成功入門AI。
目錄
第一章  基礎知識
  1.1  人工智慧基礎
  1.2  電腦視覺基礎
    1.2.1  演算法
    1.2.2  性能
  1.3  編程基礎
    1.3.1  Python簡介
    1.3.2  C++簡介
  1.4  圖像基礎
    1.4.1  像素
    1.4.2  圖像特徵
    1.4.3  RGB圖
    1.4.4  灰度圖
  1.5  本章小結
第二章  傳統電腦視覺
  2.1  概述
  2.2  均值濾波
    2.2.1  演算法解析
    2.2.2  代碼實戰
  2.3  高斯濾波
    2.3.1  演算法解析
    2.3.2  代碼實戰
  2.4  邊緣檢測
  2.5  圖像分割
  2.6  本章小結
第三章  基於深度學習的電腦視覺
  3.1  基礎概念
    3.1.1  人工神經網路
    3.1.2  訓練和推理
    3.1.3  正向傳播和反向傳播
  3.2  卷積神經網路
    3.2.1  ResNet50模型
    3.2.2  ResNet50中的演算法
  3.3  訓練一個卷積神經網路
第四章  演算法詳解與實戰
  4.1  卷積
    4.1.1  初識卷積
    4.1.2  特徵圖
    4.1.3  感受野
    4.1.4  乘累加運算
    4.1.5  多維卷積公式
    4.1.6  填充
    4.1.7  步長
    4.1.8  膨脹率
    4.1.9  輸出尺寸公式
    4.1.10  手寫卷積
    4.1.11  卷積總結
  4.2  池化
    4.2.1  什麼是池化
    4.2.2  池化的作用

    4.2.3  全局平均池化
    4.2.4  手寫池化演算法
  4.3  BatchNormalization
    4.3.1  BN的作用
    4.3.2  訓練和推理中的BN
    4.3.3  手寫BN
    4.3.4  卷積與BN的融合
  4.4  激活函數
    4.4.1  非線性
    4.4.2  ReLU
    4.4.3  Sigmoid
  4.5  殘差結構
    4.5.1  殘差結構的作用
    4.5.2  手寫殘差結構
  4.6  全連接
    4.6.1  全連接的作用
    4.6.2  手寫全連接
  4.7  SoftMax與交叉熵損失
    4.7.1  SoftMax
    4.7.2  交叉熵損失
  4.8  本章小結
第五章  基於Python從零手寫模型
  5.1  Python環境配置
  5.2  Python目錄簡介
  5.3  圖像載入
  5.4  圖像預處理
    5.4.1  圖像縮放和裁剪
    5.4.2  圖像標準化
    5.4.3  實戰代碼
  5.5  模型準備
    5.5.1  模型下載
    5.5.2  權值保存
    5.5.3  權值載入
  5.6  手寫演算法
  5.7  搭建模型
  5.8  模型預測
  5.9  性能指標
  5.10  卷積計算優化
第六章  基於C++優化模型
  6.1  C++環境配置
  6.2  C++目錄簡介
  6.3  C++代碼使用
  6.4  計算向量化
    6.4.1  什麼是向量計算
    6.4.2  AVX2指令集
    6.4.3  向量寄存器
    6.4.4  向量數據載入
    6.4.5  利用AVX2優化卷積
    6.4.6  性能評估
  6.5  權值預載入優化

    6.5.1  權值載入
    6.5.2  預載入操作
    6.5.3  性能評估
  6.6  內存優化
    6.6.1  內存申請機制
    6.6.2  字元串優化
    6.6.3  動態內存優化
    6.6.4  性能評估
  6.7  多線程優化
    6.7.1  多線程簡介
    6.7.2  卷積的多線程拆分
    6.7.3  性能評估
  6.8  性能優化總結
後記
附錄
  1.1  One-hot編碼
  1.2  快速搭建Ubuntu環境
    1.2.1  安裝步驟
    1.2.2  軟體管理
  1.3  OpenCV介紹
    1.3.1  什麼是OpenCV
    1.3.2  OpenCV環境搭建
參考文獻

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