机器视觉之TensorFlow2(入门原理与应用实战)

本书主要介绍了 TensorFlow 2在机器视觉中 的应用。本书共8章，主要 内容包括神经网络的原理， 如何搭建开发环境，如何在 网络侧搭建图片分类器，如 何识别图片中不同肤色的人 数，如何用迁移学习诊断医 疗影像，如何使用Anchor- Free模型检测文字，如何实 现OCR模型，如何优化OCR 模型。 本书适合机器视觉、深 度学习方面的专业人士阅读 。

李金洪，长期拼搏在一线的高级软件工程师。先后担任过CAD算法工程师、手机游戏主程、架构师、项目经理、CTO、部门经理、资深产品总监和CEO等职务。现任代码医生工作室主程序员。精通C、C++、汇编、Python、Java和Go等编程语言；擅长神经网络、算法、协议分析、逆向和移动互联网安全架构等技术。在深度学习领域中参与过某移动互联网后台的OCR项目、某娱乐节目机器人的语音识别和声纹识别项目，以及活体检测、金融和安全等领域的多个AI项目。发布过两套关于CNTK深度学习框架的视频教程。

第一篇 基础知识 第1章 神经网络的原理 1.1 神经网络 1.1.1 神经元的结构 1.1.2 生物神经元与计算机中神经元模型结构的相似性 1.1.3 生物神经元与计算机神经元模型工作流程的相似性 1.1.4 神经网络的形成 1.2 神经网络与深度学习的关系 1.3 全连接神经网络 1.3.1 全连接神经网络的结构 1.3.2 实例分析：全连接神经网络中每个神经元的作用 1.3.3 全连接神经网络的拟合原理 1.3.4 全连接神经网络的设计思想 1.4 生物界的视觉处理系统 1.4.1 大脑对视觉信号的处理流程 1.4.2 大脑对神经信号的分级处理 1.5 离散微积分 1.5.1 离散微分与离散积分 1.5.2 计算机视觉中的离散积分 1.6 卷积神经网络 1.6.1 卷积的过程 1.6.2 1D卷积、2D卷积和3D卷积 1.6.3 实例分析：Sobel算子的原理 1.6.4 深度神经网络中的卷积核 1.6.5 反卷积 1.7 卷积分 1.8 卷积神经网络与全连接神经网络的关系 第2章 搭建开发环境 2.1 准备硬件环境 2.2 下载及安装Anaconda 2.2.1 下载Anaconda开发工具 2.2.2 安装Anaconda开发工具 2.2.3 安装Anaconda开发工具时的注意事项 2.3 使用Anaconda安装TensorFlow 2.3.1 查看TensorFlow的版本 2.3.2 使用Anaconda安装TensorFlow 2.3.3 TensorFlow的安装指南 2.4 测试显卡及开发环境的一些常用命令 2.4.1 使用nvidia-smi命令查看显卡信息 …… 第3章 在网络侧搭建图片分类器 第二篇 中级应用 第4章 识别图片中不同肤色的人数 第5章 用迁移学习诊断医疗影像 第三篇 高级应用 第6章 用Anchor-Free模型检测文字 第7章 实现OCR模型——可以从图片中识别出文字的模型 第8章 优化OCR模型——基于卷积网络和循环网络的优化