本書從初學(xué)者的視角出發(fā), 使用通俗易懂的語言比較系統(tǒng)地介紹了基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺解決方案開發(fā)技術(shù), 以循序漸進的方式詳細討論了VGG16、AlexNet、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、DeepFace和FaceNet等多種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法, 結(jié)合具體應(yīng)用案例生動形象地介紹了圖像樣本數(shù)據(jù)集的獲取與處理、深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計與優(yōu)化、應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)與部署的基本過程, 逐步消除使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)計算機視覺應(yīng)用的認知盲點, 廣大讀者通過自己的努力就可以不太困難地掌握全書主要內(nèi)容, 建立強大的應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)。
第1章 計算機視覺和深度學(xué)習(xí)簡介
1.1 使用OpenCV處理圖像
1.1.1 使用OpenCV檢測顏色
1.1.2 使用OpenCV檢測形狀
1.1.3 使用OpenCV檢測人臉
1.2 深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識
1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的動力
1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層
1.2.3 神經(jīng)元
1.2.4 超參數(shù)
1.2.5 ANN的連接與權(quán)重
1.2.6 偏置項
1.2.7 激活函數(shù)
1.2.8 學(xué)習(xí)率
1.2.9 反向傳播
1.2.10 過度擬合
1.2.11 梯度下降算法
1.2.12 損失函數(shù)
1.3 深度學(xué)習(xí)的工作原理
1.3.1 深度學(xué)習(xí)過程
1.3.2 流行的深度學(xué)習(xí)程序庫
1.4 小結(jié)
習(xí)題
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第2章 面向計算機視覺的深度學(xué)習(xí)
2.1 使用TensorFlow和Keras進行深度學(xué)習(xí)
2.2 張量
2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3.1 卷積
2.3.2 池化層
2.3.3 全連接層
2.4 開發(fā)基于CNN的深度學(xué)習(xí)解決方案
2.5 小結(jié)
習(xí)題
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第3章 使用LeNet進行圖像分類
3.1 深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
3.2 LeNet架構(gòu)
3.2.1 LeNet-1架構(gòu)
3.2.2 LeNet-4架構(gòu)
3.2.3 LeNet-5架構(gòu)
3.2.4 增強LeNet-4架構(gòu)
3.3 使用LeNet創(chuàng)建圖像分類模型
3.3.1 使用LeNet進行MNIST分類
3.3.2 使用LeNet進行德國交通標(biāo)志分類
3.4 小結(jié)
習(xí)題
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第4章 VGG和 AlexNet 網(wǎng)絡(luò)
4.1 AlexNet和VGG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.1.1 AlexNet模型架構(gòu)
4.1.2 VGG模型架構(gòu)
4.2 使用AlexNet和VGG開發(fā)應(yīng)用案例
4.2.1 CIFAR數(shù)據(jù)集
4.2.2 使用AlexNet模型處理CIFAR-10數(shù)據(jù)集
4.2.3 使用VGG模型處理CIFAR-10數(shù)據(jù)集
4.3 AlexNet模型和VGG模型的比較
4.4 使用CIFAR-100數(shù)據(jù)集
4.5 小結(jié)
習(xí)題
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第5章 使用深度學(xué)習(xí)進行目標(biāo)檢測
5.1 目標(biāo)檢測
5.1.1 目標(biāo)分類、目標(biāo)定位與目標(biāo)檢測
5.1.2 目標(biāo)檢測的應(yīng)用案例
5.2 目標(biāo)檢測方法
5.3 目標(biāo)檢測的深度學(xué)習(xí)框架
5.3.1 目標(biāo)檢測的滑窗法
5.3.2 邊界框方法
5.3.3 重疊度指標(biāo)
5.3.4 非極大性抑制
5.3.5 錨盒
5.4 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
5.4.1 基于區(qū)域的CNN
5.4.2 Fast R-CNN
5.4.3 Faster R-CNN
5.4.4 YOLO算法
5.4.5 單階段多框檢測器
5.5 遷移學(xué)習(xí)
5.6 實時的目標(biāo)檢測Python實現(xiàn)
5.7 小結(jié)
習(xí)題
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第6章 人臉識別與手勢識別
6.1 人臉識別
6.1.1 人臉識別的應(yīng)用
6.1.2 人臉識別的過程
6.2 人臉識別的深度學(xué)習(xí)模式
6.2.1 Facebook的DeepFace解決方案
6.2.2 FaceNet的人臉識別
6.3 FaceNet的Python實現(xiàn)
6.4 手勢識別Python解決方案
6.5 小結(jié)
習(xí)題
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第7章 基于深度學(xué)習(xí)的視頻分析
7.1 視頻處理
7.2 視頻分析的應(yīng)用
7.3 梯度消失和梯度爆炸
7.3.1 梯度消失
7.3.2 梯度爆炸
7.4 ResNet架構(gòu)
7.5 Inception網(wǎng)絡(luò)
7.5.1 1×1卷積
7.5.2 GoogLeNet架構(gòu)
7.5.3 Inception v2中的改進
7.5.4 Inception v3模型
7.6 視頻分析
7.7 使用Inception v3和ResNet創(chuàng)建Python解決方案
7.8 小結(jié)
習(xí)題
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第8章 端到端的網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)
8.1 深度學(xué)習(xí)項目需求
8.2 深度學(xué)習(xí)項目的開發(fā)過程
8.2.1 業(yè)務(wù)問題的定義
8.2.2 源數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)收集階段
8.2.3 數(shù)據(jù)存儲與管理
8.2.4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和擴充
8.2.5 圖像樣本增強
8.3 深度學(xué)習(xí)的建模過程
8.3.1 遷移學(xué)習(xí)
8.3.2 常見錯誤/挑戰(zhàn)和模型性能提高
8.3.3 模型的部署與維護
8.4 小結(jié)
習(xí)題
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附錄A
A1 CNN中的主要激活函數(shù)與網(wǎng)絡(luò)層
A2 Google Colab
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