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電腦視覺技術實戰(高等職業教育人工智慧技術應用專業系列教材)

  • 作者：編者:謝志強//張力文|責編:孟秋黎
  • 出版社：西安電子科大
  • ISBN：9787560675312
  • 出版日期：2025/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：194
人民幣：RMB 39 元      售價：元
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內容大鋼
    本書內容循序漸進，緊扣時代熱點，通過9個精心設計的項目，由淺入深地引導讀者從基礎理論到實際應用，逐步掌握電腦視覺領域的關鍵技術。書中每個項目都是獨立的學習單元，項目涵蓋了卷積入門、圖像分類、目標檢測、圖像分割、目標跟蹤、人臉識別、風格遷移、CV大模型以及模型部署等多個應用領域。同時，各個項目實踐中皆融入了新時代中國特色社會主義思想和黨的二十大精神。
    本書注重職業教育的職業性、實踐性等特徵，致力於當代高職院校學生相關職業技術能力的培養，本書內容符合高等職業教育人工智慧相關專業教學內容要求和產業高端生產需要。無論是高職高專院校電腦與人工智慧相關專業的學生，還是對電腦視覺技術感興趣的讀者，都可以通過本書快速入門並提高實踐能力。
作者介紹
編者:謝志強//張力文|責編:孟秋黎
目錄
項目1 卷積入門：手動搭建入門級卷積神經網路
  任務1.1 認識數據集
    1.1.1 數據集來源
    1.1.2 數據集展示
  任務1.2 深度學習環境部署
    1.2.1 深度學習框架簡介
    1.2.2 安裝深度學習框架
    1.2.3 安裝依賴庫
  任務1.3 模型訓練與評估
    1.3.1 數據準備和預處理
    1.3.2 定義神經網路結構和超參數
    1.3.3 模型訓練和評估
  項目總結
項目2 圖像分類：基於ResNet-18的時尚商品識別
  任務2.1 認識數據集Fashion-MNIST和預訓練模型ResNet-18
    2.1.1 數據集Fashion-MNIST介紹
    2.1.2 ResNet-18模型簡介
  任務2.2 TensorBoard的安裝與使用
    2.2.1 TensorBoard簡介
    2.2.2 TensorBoard安裝
    2.2.3 TensorBoard使用
  任務2.3 模型訓練與評估
    2.3.1 數據準備和預處理
    2.3.2 定義模型和超參數
    2.3.3 模型訓練和評估
  項目總結
項目3 目標檢測：基於YOLOv8的口罩識別
  任務3.1 認識數據集和數據標注
    3.1.1 數據集介紹
    3.1.2 數據標注工具介紹
  任務3.2 認識YOLOv8框架
    3.2.1 YOLOv8目標檢測框架簡介
    3.2.2 YOLOv8目標檢測的性能指標
    3.2.3 YOLOv8的安裝
  任務3.3 模型訓練與評估
    3.3.1 數據準備
    3.3.2 模型訓練
    3.3.3 模型推理
  項目總結
項目4 圖像分割：基於YOLOv8-seg的寵物貓實例分割
  任務4.1 實例分割數據集準備
    4.1.1 數據集介紹
    4.1.2 數據集標注
    4.1.3 數據預處理
  任務4.2 YOLOv8-seg模型訓練
    4.2.1 YOLOv8-seg模型簡介
    4.2.2 YOLOv8-seg模型訓練
  任務4.3 YOLOv8-seg模型推理
    4.3.1 模型推理結果可視化
    4.3.2 模型推理結果獲取

  項目總結
項目5 目標跟蹤：基於YOLOv8-track的寵物貓目標跟蹤
  任務5.1 認識目標跟蹤
    5.1.1 目標跟蹤演算法概述
    5.1.2 目標跟蹤演算法評估指標
  任務5.2 認識YOLOv8-track
    5.2.1 YOLOv8-track框架
    5.2.2 YOLOv8-track實戰應用
  任務5.3 寵物貓運動軌跡追蹤可視化
  項目總結
項目6 人臉識別：基於insightface的人臉檢索
  任務6.1 認識人臉識別
    6.1.1 人臉識別簡介
    6.1.2 人臉採集說明
  任務6.2 認識insightface框架
    6.2.1 insightface框架簡介
    6.2.2 insightface庫的安裝與使用
  任務6.3 基於insightface的人臉檢索
    6.3.1 人臉註冊
    6.3.2 人臉匹配
  項目總結
項目7 風格遷移：基於NST與AnimeGAN的圖像風格化
  任務7.1 認識圖像風格遷移
    7.1.1 圖像風格遷移方法
    7.1.2 圖像風格遷移應用領域
  任務7.2 基於NST的圖像風格遷移
    7.2.1 NST原理概述
    7.2.2 自然風景國畫化實戰
  任務7.3 基於AnimeGAN的圖像風格遷移
    7.3.1 AnimeGAN原理概述
    7.3.2 人臉風格化實戰
  項目總結
項目8 以文修圖：基於Grounded-SAM大模型的圖像編輯
  任務8.1 認識Grounded-SAM開源項目
    8.1.1 Grounded-SAM概述
    8.1.2 Grounded-SAM的部署和使用
  任務8.2 基於Grounded-SAM的圖像編輯
    8.2.1 以文修圖的實現過程
    8.2.2 基於Gradio實現可視化圖像編輯
  任務8.3 Grounding DINO模型的微調
    8.3.1 微調任務分析
    8.3.2 基於MMDetection框架的Grounding DINO微調
  項目總結
項目9 綜合應用：火情識別演算法研發及部署
  任務9.1 火情識別模型訓練
    9.1.1 D-Fire數據集
    9.1.2 YOLOv8演算法模型選擇
    9.1.3 YOLOv8環境搭建及訓練
    9.1.4 演算法效果分析
    9.1.5 演算法模型調優

  任務9.2 推理框架及模型轉換
    9.2.1 推理框架概述
    9.2.2 ONNX RUNTIME推理框架實戰
    9.2.3 OpenVINO推理框架實戰
    9.2.4 TensorRT推理框架實戰
  任務9.3 火情識別模型部署
    9.3.1 模型推理
    9.3.2 推理結果可視化
  項目總結
參考文獻

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