深度學(xué)習實踐：計算機視覺

定　價：￥79.00

作　者：	繆鵬
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：	CAD/CAM/CAE入門與提高系列叢書
標　簽：	暫缺

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京東 (￥79.00)

ISBN：	9787302517900	出版時間：	2019-01-01	包裝：	平裝
開本：	16	頁數(shù)：	249	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書主要介紹了深度學(xué)習在計算機視覺方面的應(yīng)用及工程實踐，以Python3為開發(fā)語言，并結(jié)合當前主流的深度學(xué)習框架進行實例展示。主要內(nèi)容包括：OpenCV入門、深度學(xué)習框架介紹、圖像分類、目標檢測與識別、圖像分割、圖像搜索以及圖像生成等，涉及到的深度學(xué)習框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。通過本書，讀者能夠了解深度學(xué)習在計算機視覺各個方向的應(yīng)用以及1新進展。本書的特點是依托工業(yè)環(huán)境的實踐經(jīng)驗，具備較強的實用性和專業(yè)性。適合于廣大計算機視覺工程領(lǐng)域的從業(yè)者、深度學(xué)習愛好者、相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生和研究生以及對計算機視覺感興趣的愛好者使用。

作者簡介

　　繆鵬，某985高校物理碩士，長期從事企業(yè)虛擬化和深度學(xué)習圖像算法方面的工作?，F(xiàn)為廣州棒谷科技有限公司AI－CV核心成員，負責團隊圖像分類、搜索與圖像合成核心算法開發(fā)。

圖書目錄

目錄
第1章深度學(xué)習與計算機視覺1
1.1 圖像基礎(chǔ)3
1.2 深度學(xué)習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)4
1.2.1 函數(shù)的簡單表達5
1.2.2 函數(shù)的矩陣表達5
1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線性變換6
1.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性變換6
1.2.5 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6
1.2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習過程8
1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN9
1.4 基礎(chǔ)開發(fā)環(huán)境搭建14
1.5 本章總結(jié)15
第2章 OpenCV入門16
2.1 讀圖、展示和保存新圖17
2.2 像素點及局部圖像18
2.3 基本線條操作19
2.4 平移20
2.5 旋轉(zhuǎn)20
2.6 縮放21
2.6.1 鄰近插值22
2.6.2 雙線性插值22
2.7 翻轉(zhuǎn)23
2.8 裁剪23
2.9 算術(shù)操作23
2.10 位操作24
2.11 Masking操作25
2.12 色彩通道分離與融合26
2.13 顏色空間轉(zhuǎn)換27
2.14 顏色直方圖28
2.15 平滑與模糊29
2.16 邊緣檢測31
2.17 人臉和眼睛檢測示例32
2.18 本章總結(jié)35
第3章常見深度學(xué)習框架36
3.1 PyTorch38
3.1.1 Tensor39
3.1.2 Autograd42
3.1.3 Torch.nn43
3.2 Chainer45
3.2.1 Variable46
3.2.2 Link與Function47
3.2.3 Chain50
3.2.4 optimizers51
3.2.5 損失函數(shù)51
3.2.6 GPU的使用52
3.2.7 模型的保存與加載54
3.2.8 FashionMnist圖像分類示例54
3.2.9 Trainer59
3.3 TensorFlow與Keras66
3.3.1 TensorFlow66
3.3.2 Keras67
3.4 MXNet與Gluon73
3.4.1 MXNet73
3.4.2 Gluon74
3.4.3 Gluon Sequential74
3.4.4 Gluon Block75
3.4.5 使用GPU76
3.4.6 Gluon Hybrid77
3.4.7 Lazy Evaluation79
3.4.8 Module80
3.5 其他框架81
3.6 本章總結(jié)81
第4章圖像分類82
4.1 VGG84
4.1.1 VGG介紹84
4.1.2 MXNet版VGG使用示例85
4.2 ResNet89
4.2.1 ResNet介紹89
4.2.2 Chainer版ResNet示例90
4.3 Inception95
4.3.1 Inception介紹95
4.3.2 Keras版Inception V3川菜分類97
4.4 Xception116
4.4.1 Xception簡述116
4.4.2 Keras版本Xception使用示例116
4.5 DenseNet122
4.5.1 DenseNet介紹122
4.5.2 PyTorch版DenseNet使用示例122
4.6 本章總結(jié)126
第5章目標檢測與識別128
5.1 Faster RCNN129
5.1.1 Faster RCNN介紹129
5.1.2 ChainerCV版Faster RCNN示例131
5.2 SSD139
5.2.1 SSD介紹139
5.2.2 SSD示例140
5.3 YOLO148
5.3.1 YOLO V1、V2和V3介紹148
5.3.2 Keras版本YOLO V3示例150
5.4 本章總結(jié)157
第6章圖像分割158
6.1 物體分割159
6.2 語義分割164
6.2.1 FCN與SegNet166
6.2.2 PSPNet171
6.2.3 DeepLab172
6.3 實例分割176
6.3.1 FCIS177
6.3.2 Mask R-CNN178
6.3.3 MaskLab180
6.3.4 PANet181
6.4 本章總結(jié)181
第7章圖像搜索183
7.1 Siamese Network185
7.2 Triplet Network186
7.3 Margin Based Network188
7.4 Keras版Triplet Network示例190
7.4.1 準備數(shù)據(jù)190
7.4.2 訓(xùn)練文件191
7.4.3 采樣文件195
7.4.4 模型訓(xùn)練202
7.4.5 模型測試206
7.4.5 結(jié)果可視化210
7.5 本章小結(jié)216
第8章圖像生成218
8.1 VAE219
8.1.1 VAE介紹219
8.1.2 Chainer版本VAE示例220
8.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN221
8.2.1 GAN介紹221
8.2.2 Chainer DCGAN RPG游戲角色生成示例229
8.3 Neural Style Transfer238
8.3.1 Neural Style Transfer介紹238
8.3.2 MXNet多風格轉(zhuǎn)換MSG-Net示例241
8.4 本章總結(jié)246
后記247