深度学习工程实践--聚文网

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内容简介

本书包含代码实践和案例实践，运用OpenCV、PyTorch等框架工具详细讲解中文车牌识别检测、采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践、车道检测的两种深度学习思路及烟雾检测4大实践项目。相关理论可参考《基于深度学习的目标检测原理与应用》一书，从而学以致用、融会贯通。本书适合深度学习领域的工程师、研究员阅读，也可作为深度学习相关专业本科生、研究生的重要参考书，还可作为互联网行业T技术人员转型学习人工智能的参考用书。可登录华信教育资源网下载相关代码。

作者简介

翟中华，清华大学经管学院《创新创业实验室》实践项目指导老师、北京洪策元创智能科技有限公司CEO、AI火箭营首席讲师。毕业于清华大学，长期从事机器学习、深度学习等方面的工作，先后在互联网、互联网金融等行业公司主持技术工作，曾在互联网征信、大数据等行业公司任技术总监。在AI火箭营讲授的课程《深度学习理论与Pytorch实践》广受好评。自ChatGPT发布以来，积极布局GPT技术与应用，已在国外优选开源模型基础上训练中文自研模型，开发了智能客服、智能律师助手、智能问诊助理等行业大模型应用。

第1章本书实践项目
1.1中文车牌识别检测
1.2采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践
1.3车道检测的两种深度学习思路
1.4烟雾检测
第2章中文车牌识别检测
2.1车牌位置识别
2.2车牌文字识别
2.3探讨模型效果
第3章采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践
3.1FaceNet人脸识别
3.1.1人脸识别简介
3.1.2传统方法
3.1.3深度学习方法（MTCNN方法）
3.1.4FaceNet原理
3.2FaceNet代码实践
3.2.1FaceNet模型代码
3.2.2FaceNet数据集代码
……

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