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深度學(xué)習(xí)與圖像處理(PADDLEPADDLE版)

深度學(xué)習(xí)與圖像處理(PADDLEPADDLE版)

出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2024-10-01
開本： 其他 頁數(shù)： 304
中 圖 價:¥55.9(8.0折) 定價  ¥69.9 登錄后可看到會員價
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深度學(xué)習(xí)與圖像處理(PADDLEPADDLE版) 版權(quán)信息

深度學(xué)習(xí)與圖像處理(PADDLEPADDLE版) 本書特色

(1) 理實(shí)結(jié)合，強(qiáng)調(diào)實(shí)用。本書以基礎(chǔ)知識點(diǎn)精講與實(shí)戰(zhàn)開發(fā)案例相結(jié)合的方式，由淺入深地帶領(lǐng)讀者掌握深度學(xué)習(xí)與圖像處理開發(fā)的原理和技術(shù)。
(2) 實(shí)戰(zhàn)開發(fā)，案例豐富。手把手帶領(lǐng)讀者完成8個完整工程項目案例開發(fā)，并對其采用的算法原理進(jìn)行詳解，同時提供源代碼和數(shù)據(jù)集,便于讀者復(fù)現(xiàn)。
(3) 內(nèi)容翔實(shí)，講解全面。部署方案齊全且詳細(xì)，涵蓋Jetson Nano邊緣計算、樹莓派嵌入式、Qt客戶端、C#工控程序、安卓App、HTTP微服務(wù)等。

深度學(xué)習(xí)與圖像處理(PADDLEPADDLE版) 內(nèi)容簡介

"本書基于國產(chǎn)開源深度學(xué)習(xí)框架PaddlePaddle進(jìn)行編寫，全面、系統(tǒng)地介紹了PaddlePaddle在數(shù)字圖像處理中的各種技術(shù)及應(yīng)用，書中項目實(shí)例全部采用動態(tài)圖版本實(shí)現(xiàn)。全書共8章，分別介紹了基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割、實(shí)例分割、關(guān)鍵點(diǎn)檢測、風(fēng)格遷移等內(nèi)容，所有知識點(diǎn)均通過實(shí)際項目進(jìn)行串聯(lián)，旨在幫助讀者在掌握基本深度學(xué)習(xí)算法原理的基礎(chǔ)上，擴(kuò)展項目實(shí)操能力，達(dá)到學(xué)以致用的效果。 本書可作為全國高等學(xué)校計算機(jī)、人工智能等專業(yè)的“深度學(xué)習(xí)”課程教材，主要面向相關(guān)領(lǐng)域的教師、在讀學(xué)生和科研人員，以及從事深度學(xué)習(xí)與圖像處理的工程技術(shù)人員和愛好者。 "

深度學(xué)習(xí)與圖像處理(PADDLEPADDLE版) 目錄

第1部分基 礎(chǔ) 知 識 第1章圖像處理基礎(chǔ) 1.1圖像處理的基本概念 1.1.1模擬圖像和數(shù)字圖像 1.1.2數(shù)字圖像常見類型 1.1.3應(yīng)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(zhuǎn)換 1.2.5圖像縮放 1.2.6圖像裁剪 1.2.7翻轉(zhuǎn)和旋轉(zhuǎn) 1.3圖像卷積和濾波 1.3.1線性濾波與卷積 1.3.2常見卷積核 1.4綜合案例應(yīng)用: 基于OpenCV的自動駕駛小車 1.4.1任務(wù)概述 1.4.2安裝仿真平臺 1.4.3車道線檢測 1.4.4動作控制 1.5小結(jié) 第2章深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 2.1深度學(xué)習(xí)概述 2.1.1人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) 2.1.2深度學(xué)習(xí)起源和發(fā)展 2.1.3深度學(xué)習(xí)框架 2.2環(huán)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(chǔ) 2.3.1Tensor表示 2.3.2Tensor計算 2.3.3自動求梯度 2.4PaddlePaddle實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí): 線性回歸投資預(yù)測 2.4.1問題定義 2.4.2導(dǎo)數(shù)法 2.4.3梯度下降法 2.5PaddlePaddle實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí): 自動駕駛小車控制 2.5.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 2.5.2算法原理 2.5.3數(shù)據(jù)采集 2.5.4數(shù)據(jù)讀取 2.5.5網(wǎng)絡(luò)模型 2.5.6損失函數(shù) 2.5.7優(yōu)化算法 2.5.8模型訓(xùn)練 2.5.9模型驗證 2.5.10模型集成 2.6小結(jié) 第2部分案 例 應(yīng) 用 第3章圖像分類(智能垃圾分揀器) 3.1任務(wù)概述 3.1.1任務(wù)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(fā) 3.3.1數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 3.3.2算法訓(xùn)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(jié) 第4章目標(biāo)檢測(二維碼掃碼槍) 4.1任務(wù)概述 4.1.1任務(wù)背景 4.1.2安裝PaddleDetection套件 4.2算法原理 4.2.1目標(biāo)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(fā) 4.3.1目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集常用格式介紹 4.3.2使用Labelme制作自己的二維碼檢測數(shù)據(jù)集 4.3.3Labelme格式轉(zhuǎn)換成COCO格式 4.3.4算法訓(xùn)練 4.4樹莓派開發(fā)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(jié) 第5章語義分割(證件照制作工具) 5.1任務(wù)概述 5.1.1任務(wù)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(fā) 5.3.1數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 5.3.2使用Labelme制作自己的語義分割數(shù)據(jù)集 5.3.3算法訓(xùn)練 5.4Qt C 桌面客戶端部署(Windows CPU推理) 5.4.1Qt基礎(chǔ)示例程序介紹 5.4.2配置并導(dǎo)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(jié) 第6章實(shí)例分割(腎小球影像分析儀) 6.1任務(wù)概述 6.1.1任務(wù)背景 6.1.2實(shí)例分割概述 6.2算法原理 6.3算法研發(fā) 6.3.1數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 6.3.2算法訓(xùn)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(tài)鏈接庫 6.4.3編寫C#工程 6.5小結(jié) 第7章關(guān)鍵點(diǎn)檢測(身份證識讀App) 7.1任務(wù)概述 7.1.1任務(wù)背景 7.1.2關(guān)鍵點(diǎn)檢測概述 7.2PPTinyPose算法原理 7.2.1LiteHRNet骨干網(wǎng)絡(luò)算法 7.2.2數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法 7.2.3分布感知坐標(biāo)表示方法 7.2.4無偏數(shù)據(jù)處理 7.3算法研發(fā) 7.3.1數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 7.3.2算法訓(xùn)練 7.4移動端部署(安卓Java推理) 7.4.1安卓基礎(chǔ)示例程序 7.4.2配置FastDeploy庫 7.4.3編寫推理模塊 7.5小結(jié) 第8章風(fēng)格遷移(照片動漫化在線轉(zhuǎn)換網(wǎng)站) 8.1任務(wù)概述 8.1.1任務(wù)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(fā) 8.3.1數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備 8.3.2訓(xùn)練 8.4微服務(wù)部署(FastDeploy Serving推理) 8.4.1準(zhǔn)備Docker環(huán)境 8.4.2部署服務(wù) 8.4.3微服務(wù)開發(fā) 8.5小結(jié) 后記
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