深度學習與圖像處理（PaddlePaddle版）

錢彬 朱會傑 晉軍偉

深度學習與圖像處理（PaddlePaddle版） 預覽內頁
  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2024-10-01
  • 定價: $419
  • 售價: 8.5 折 $356
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 292
  • ISBN: 7302673772
  • ISBN-13: 9787302673774
  • 相關分類: DeepLearning

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商品描述

"本書基於國產開源深度學習框架PaddlePaddle進行編寫，全面、系統地介紹了PaddlePaddle在數字圖像處理中的各種技術及應用，書中項目實例全部採用動態圖版本實現。全書共8章，分別介紹了基於深度學習的圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割、關鍵點檢測、風格遷移等內容，所有知識點均通過實際項目進行串聯，旨在幫助讀者在掌握基本深度學習算法原理的基礎上，擴展項目實操能力，達到學以致用的效果。 本書可作為全國高等學校電腦、人工智能等專業的“深度學習”課程教材，主要面向相關領域的教師、在讀學生和科研人員，以及從事深度學習與圖像處理的工程技術人員和愛好者。 "

目錄大綱

 

目錄

 

第1部分基 礎 知 識

 

第1章圖像處理基礎

 

1.1圖像處理的基本概念

 

1.1.1模擬圖像和數字圖像

 

1.1.2數字圖像常見類型

 

1.1.3應用方向

 

1.2圖像處理基本操作

 

1.2.1安裝OpenCV

 

1.2.2圖像讀取、保存和可視化

 

1.2.3像素操作

 

1.2.4圖像轉換

 

1.2.5圖像縮放

 

1.2.6圖像裁剪

 

1.2.7翻轉和旋轉

 

1.3圖像捲積和濾波

 

1.3.1線性濾波與捲積

 

1.3.2常見捲積核

 

1.4綜合案例應用: 基於OpenCV的自動駕駛小車

 

1.4.1任務概述

 

1.4.2安裝模擬平臺

 

1.4.3車道線檢測

 

1.4.4動作控制

 

1.5小結

 

第2章深度學習基礎

 

2.1深度學習概述

 

2.1.1人工智能、機器學習和深度學習

 

2.1.2深度學習起源和發展

 

2.1.3深度學習框架

 

2.2環境安裝

 

2.2.1安裝說明

 

2.2.2Windows平臺

 

2.2.3Ubuntu平臺

 

2.2.4AI Studio平臺

 

2.3PaddlePaddle基礎

 

2.3.1Tensor表示

 

2.3.2Tensor計算

 

2.3.3自動求梯度

 

2.4PaddlePaddle實現機器學習: 線性回歸投資預測

 

2.4.1問題定義

 

2.4.2導數法

 

2.4.3梯度下降法

 

2.5PaddlePaddle實現深度學習: 自動駕駛小車控制

 

2.5.1捲積神經網絡基礎

 

2.5.2算法原理

 

2.5.3數據採集

 

2.5.4數據讀取

 

2.5.5網絡模型

 

2.5.6損失函數

 

2.5.7優化算法

 

2.5.8模型訓練

 

2.5.9模型驗證

 

2.5.10模型集成

 

2.6小結

 

第2部分案 例 應 用

 

第3章圖像分類(智能垃圾分揀器)

 

3.1任務概述

 

3.1.1任務背景

 

3.1.2安裝PaddleClas套件

 

3.2算法原理

 

3.2.1VGG算法

 

3.2.2ResNet算法

 

3.2.3MobileNet算法

 

3.3算法研發

 

3.3.1數據集準備

 

3.3.2算法訓練

 

3.4Jetson Nano智能終端部署(Linux GPU推理)

 

3.4.1部署工具FastDeploy介紹

 

3.4.2Jetson Nano上Python推理

 

3.4.3Jetson Nano上C++推理

 

3.5小結

 

第4章目標檢測(二維碼掃碼槍)

 

4.1任務概述

 

4.1.1任務背景

 

4.1.2安裝PaddleDetection套件

 

4.2算法原理

 

4.2.1目標檢測常用概念

 

4.2.2RCNN算法

 

4.2.3Fast RCNN算法

 

4.2.4Faster RCNN算法

 

4.2.5YOLO v3算法

 

4.2.6PicoDet算法

 

4.3算法研發

 

4.3.1目標檢測數據集常用格式介紹

 

4.3.2使用Labelme製作自己的二維碼檢測數據集

 

4.3.3Labelme格式轉換成COCO格式

 

4.3.4算法訓練

 

4.4樹莓派開發板部署(Linux CPU推理)

 

4.4.1樹莓派上Python推理 

 

4.4.2樹莓派上C++推理 

 

4.5小結

 

第5章語義分割(證件照製作工具)

 

5.1任務概述

 

5.1.1任務背景

 

5.1.2安裝PaddleSeg套件

 

5.2算法原理

 

5.2.1FCN算法

 

5.2.2UNet算法

 

5.2.3HRNet算法

 

5.2.4OCRNet算法

 

5.3算法研發

 

5.3.1數據集準備

 

5.3.2使用Labelme製作自己的語義分割數據集

 

5.3.3算法訓練

 

5.4Qt C++桌面客戶端部署(Windows CPU推理)

 

5.4.1Qt基礎示例程序介紹

 

5.4.2配置並導入FastDeploy庫

 

5.4.3編寫算法推理模塊

 

5.4.4集成依賴庫和模型

 

5.5小結

 

第6章實例分割(腎小球影像分析儀)

 

6.1任務概述

 

6.1.1任務背景

 

6.1.2實例分割概述

 

6.2算法原理

 

6.3算法研發

 

6.3.1數據集準備

 

6.3.2算法訓練

 

6.4C#工控程序部署(Windows GPU推理)

 

6.4.1生成C++示例工程

 

6.4.2編譯C++動態鏈接庫

 

6.4.3編寫C#工程

 

6.5小結

 

第7章關鍵點檢測(身份證識讀App)

 

7.1任務概述

 

7.1.1任務背景

 

7.1.2關鍵點檢測概述

 

7.2PPTinyPose算法原理

 

7.2.1LiteHRNet骨乾網絡算法

 

7.2.2數據增強算法

 

7.2.3分佈感知坐標表示方法

 

7.2.4無偏數據處理

 

7.3算法研發

 

7.3.1數據集準備

 

7.3.2算法訓練

 

7.4移動端部署(安卓Java推理)

 

7.4.1安卓基礎示例程序

 

7.4.2配置FastDeploy庫

 

7.4.3編寫推理模塊

 

7.5小結

 

第8章風格遷移(照片動漫化在線轉換網站)

 

8.1任務概述

 

8.1.1任務背景

 

8.1.2安裝PaddleGAN套件

 

8.2算法原理

 

8.2.1GAN算法

 

8.2.2DCGAN算法

 

8.2.3AnimeGAN算法

 

8.3算法研發

 

8.3.1數據集準備

 

8.3.2訓練

 

8.4微服務部署(FastDeploy Serving推理)

 

8.4.1準備Docker環境

 

8.4.2部署服務

 

8.4.3微服務開發

 

8.5小結

 

後記

 

 

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