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深度学习应用与实践
装帧: 平装
出版社: 电子工业出版社
作者: 贾艳光, 蔡基锋, 马志明主编 著
出版日期: 2024-05-01
商品条码: 9787121479175
版次: 1
开本: 其他
页数: 288
出版年份: 2024
定价:
¥49.8
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内容简介
本书共3篇: 入门篇 (项目1-项目3) 为走进深度学习, 分别对机器学习、深度学习和计算机视觉展开学习; 基础篇 (项目4-项目8) 为应用云服务接口, 以计算机视觉的基础任务为主线, 围绕智能交通领域介绍图像去雾、图像分类、目标检测、图像分割、文字识别的基本概念及对应服务接口的使用; 进阶篇 (项目9-项目12) 为开发计算机视觉模型, 衔接基础篇, 深入讲解计算机视觉的主流 算法和评估指标, 指导读者搭建模型并进行训练, 开发计算机视觉模型。
目录
入门篇 走进深度学习 项目 1 认识机器学习 ............................ 002 案例导入 ............................................ 002 学习目标 ............................................ 003 项目描述 ............................................ 003 项目分析 ............................................ 003 知识准备 ............................................ 004 项目实施 ............................................ 009 任务 1 登录平台下载图像 ............. 010 任务 2 使用 PPT 实现抠图 ............ 013 任务 3 使用人工智能实现抠图 ..... 018 任务 4 抠图结果的对比 ................. 021 拓展学习 ............................................ 021 思政课堂 ............................................ 022 工作页 ................................................ 023 项目 2 认识深度学习 ............................ 025 案例导入 ............................................ 025 学习目标 ............................................ 025 项目描述 ............................................ 025 项目分析 ............................................ 026 知识准备 ............................................ 026 项目实施 ............................................ 032 任务 1 认识神经网络 可视化平台 ......................... 033 任务 2 执行简单的分类识别 ......... 037 任务 3 执行复杂的分类识别 ......... 040 拓展学习 ............................................ 042 思政课堂 ............................................ 042 工作页 ................................................ 043 项目 3 认识计算机视觉 ........................ 046 案例导入 ............................................ 046 学习目标 ............................................ 047 项目描述 ............................................ 047 项目分析 ............................................ 047 知识准备 ............................................ 047 项目实施 ............................................ 053 任务 1 实训环境准备 ..................... 054 任务 2 体验图像分类人工智能功能 ..................................... 056 任务 3 体验目标检测人工智能功能 ..................................... 058 任务 4 体验图像分割人工智能功能 ..................................... 059 任务 5 体验人体姿态估计人工智能功能 ..................................... 061 拓展学习 ............................................ 061 思政课堂 ............................................ 062 工作页 ................................................ 063 基础篇 应用云服务接口 项目 4 基于 API 实现图像去雾 .......... 068 案例导入 ............................................ 068 学习目标 ............................................ 068 项目描述 ............................................ 069 项目分析 ............................................ 069 知识准备 ............................................ 070 项目实施 ............................................ 076 任务 1 获取 API 请求链接 ............ 077 任务 2 调用图像去雾 API ............. 080 任务 3 结果可视化 ......................... 082 拓展学习 ............................................ 083 思政课堂 ............................................ 083 工作页 ................................................ 085 项目 5 基于 API 实现车型识别........... 088 案例导入 ............................................ 088 学习目标 ............................................ 088 项目描述 ............................................ 088 项目分析 ............................................ 089 知识准备 ............................................ 089 项目实施 ............................................ 095 任务 1 获取车型识别 API 请求链接 ............................. 096 任务 2 调用车型识别 API ............. 100 任务 3 结果可视化 ......................... 104 拓展学习 ............................................ 105 思政课堂 ............................................ 105 工作页 ................................................ 107 项目 6 基于 API 实现车辆检测 ........... 110 案例导入 ............................................ 110 学习目标 ............................................ 110 项目描述 ............................................ 110 项目分析 ............................................ 111 知识准备 ............................................ 111 项目实施 ............................................ 118 任务 1 获取车辆检测 API 请求链接 ............................. 119 任务 2 调用车辆检测 API ............. 123 任务 3 结果可视化 ......................... 125 拓展学习 ............................................ 126 思政课堂 ............................................ 127 工作页 ................................................ 128 项目 7 基于 API 实现行人分割 ........... 131 案例导入 ............................................ 131 学习目标 ............................................ 131 项目描述 ............................................ 131 项目分析 ............................................ 132 知识准备 ............................................ 132 项目实施 ............................................ 140 任务 1 获取人像分割 API 请求链接 ............................. 141 任务 2 调用人像分割 API ............. 144 任务 3 结果可视化 ......................... 146 拓展学习 ............................................ 147 思政课堂 ............................................ 148 工作页 ................................................ 149 项目 8 基于 API 实现车牌识别 .......... 153 案例导入 ............................................ 153 学习目标 ............................................ 153 项目描述 ............................................ 154 项目分析 ............................................ 154 知识准备 ............................................ 154 项目实施 ............................................ 159 任务 1 获取车牌识别 API 请求链接 ............................. 160 任务 2 调用车牌识别 API ............. 163 任务 3 结果可视化 ......................... 165 拓展学习 ............................................ 166 思政课堂 ............................................ 166 工作页 ................................................ 168 进阶篇 开发计算机视觉模型 项目 9 基于 ResNet 实现服饰分类 .... 172 案例导入 ............................................ 172 学习目标 ............................................ 172 项目描述 ............................................ 172 项目分析 ............................................ 173 知识准备 ............................................ 173 项目实施 ............................................ 178 任务 1 查看服饰分类数据集 ......... 179 任务 2 加载服饰分类数据集 ......... 183 任务 3 训练服饰分类模型 ............. 187 任务 4 评估服饰分类模型 ............. 190 任务 5 部署服饰分类模型 ............. 192 拓展学习 ............................................ 196 思政课堂 ............................................ 196 工作页 ................................................ 198 项目 10 基于 YOLOv3 实现零售柜商品检测 .................................. 202 案例导入 ............................................ 202 学习目标 ............................................ 202 项目描述 ............................................ 203 项目分析 ............................................ 203 知识准备 ............................................ 203 项目实施 ............................................ 208 任务 1 准备商品图像数据 ............. 209 任务 2 训练商品检测模型 ............. 215 任务 3 评估商品检测模型 ............. 219 任务 4 部署商品检测模型 ............. 221 拓展学习 ............................................ 229 思政课堂 ............................................ 230 工作页 ................................................ 231 项目 11 基于 U-Net 实现服饰分割 .... 235 案例导入 ............................................ 235 学习目标 ............................................ 235 项目描述 ............................................ 235 项目分析 ............................................ 236 知识准备 ............................................ 236 项目实施 ............................................ 239 任务 1 查看服饰分割数据集 ......... 240 任务 2 清洗服饰分割数据集 ......... 242 任务 3 划分服饰分割数据集 ......... 244 任务 4 训练服饰分割模型 ............. 248 任务 5 评估服饰分割模型 ............. 251 任务 6 部署服饰分割模型 ............. 254 拓展学习 ............................................ 256 思政课堂 ............................................ 257 工作页 ................................................ 258 项目 12 基于 CRNN 的商品图像文字识别 .................................. 261 案例导入 ............................................ 261 学习目标 ............................................ 261 项目描述 ............................................ 262 项目分析 ............................................ 262 知识准备 ............................................ 262 项目实施 ............................................ 265 任务 1 导入数据集 ......................... 266 任务 2 识别图像中的文字 ............. 269 任务 3 检测敏感词 ......................... 271 拓展学习 ............................................ 272 思政课堂 ............................................ 273 工作页 ................................................ 274 参考文献 .................................................... 277
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