第 1章 概述　1
1.1 計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)　1
1.1.1 計(jì)算機(jī)視覺　2
1.1.2 深度學(xué)習(xí)　3
1.2 深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用　4
1.2.1 人臉識別　5
1.2.2 圖像分類　5
1.2.3 目標(biāo)檢測　6
1.2.4 圖像分割　6
1.2.5 姿態(tài)估計(jì)　7
1.2.6 場景識別　7
1.2.7 目標(biāo)跟蹤　8
1.2.8 動(dòng)作識別　8
1.2.9 黑白照片自動(dòng)著色　9
1.2.10 圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)移　9
1.3 相關(guān)Python庫　10
1.3.1 深度學(xué)習(xí)框架　10
1.3.2 圖像處理庫　12
小結(jié)　13
課后習(xí)題　13
第 2章 圖像處理基本操作　15
2.1 讀寫圖像　15
2.1.1 常用圖像類型　16
2.1.2 讀取圖像　17
2.1.3 顯示圖像　18
2.1.4 保存圖像　20
2.2 圖像顏色空間　20
2.2.1 常用顏色空間簡介　20
2.2.2 顏色空間轉(zhuǎn)換　22
2.3 圖像幾何變換　24
2.3.1 圖像平移　24
2.3.2 圖像縮放　25
2.3.3 圖像旋轉(zhuǎn)　32
2.3.4 圖像仿射　34
2.4 圖像增強(qiáng)　38
2.4.1 灰度級修正　39
2.4.2 圖像平滑　47
2.4.3 圖像銳化　51
小結(jié)　56
課后習(xí)題　57
第3章 深度學(xué)習(xí)視覺基礎(chǔ)任務(wù)　59
3.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　59
3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　61
3.2.1 卷積層　63
3.2.2 池化層　64
3.2.3 全連接層　64
3.2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程　65
3.3 圖像分類　67
3.3.1 圖像分類簡介　67
3.3.2 圖像分類經(jīng)典算法　68
3.3.3 訓(xùn)練圖像分類網(wǎng)絡(luò)　83
3.4 目標(biāo)檢測　86
3.4.1 目標(biāo)檢測簡介　86
3.4.2 目標(biāo)檢測經(jīng)典算法　88
3.4.3 訓(xùn)練目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)　104
3.5 圖像分割　111
3.5.1 圖像分割簡介　111
3.5.2 圖像分割經(jīng)典算法　113
3.5.3 訓(xùn)練圖像分割網(wǎng)絡(luò)　127
3.6 圖像生成　132
3.6.1 圖像生成簡介　133
3.6.2 圖像生成經(jīng)典算法　134
3.6.3 訓(xùn)練圖像生成器網(wǎng)絡(luò)　144
小結(jié)　149
課后習(xí)題　149
第4章 基于FaceNet的人臉識別實(shí)戰(zhàn)　152
4.1 背景與目標(biāo)　152
4.1.1 背景　152
4.1.2 目標(biāo)　154
4.1.3 項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)　154
4.2 流程與步驟　155
4.2.1 人臉檢測　156
4.2.2 人臉對齊　160
4.2.3 人臉特征提取　161
4.2.4 人臉特征匹配　164
4.3 結(jié)果分析　165
小結(jié)　167
課后習(xí)題　168
第5章 基于Faster R-CNN的目標(biāo)檢測實(shí)戰(zhàn)　170
5.1 背景與目標(biāo)　170
5.1.1 背景　170
5.1.2 目標(biāo)　171
5.1.3 項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)　171
5.2 流程與步驟　172
5.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　172
5.2.2 定義Faster R-CNN配置信息類　174
5.2.3 生成先驗(yàn)錨框　174
5.2.4 定義損失函數(shù)　176
5.2.5 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)　180
5.3 結(jié)果分析　181
小結(jié)　183
課后習(xí)題　184
第6章 基于U-Net的城市道路場景分割實(shí)戰(zhàn)　186
6.1 背景與目標(biāo)　186
6.1.1 背景　186
6.1.2 目標(biāo)　187
6.1.3 項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)　188
6.2 流程與步驟　188
6.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　189
6.2.2 搭建U-Net　191
6.2.3 定義損失函數(shù)　194
6.2.4 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)　195
6.3 結(jié)果分析　197
小結(jié)　199
課后習(xí)題　199
第7章 基于SRGAN的圖像超分辨率技術(shù)實(shí)戰(zhàn)　201
7.1 背景與目標(biāo)　201
7.1.1 背景　201
7.1.2 目標(biāo)　203
7.1.3 項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)　203
7.2 流程與步驟　204
7.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　204
7.2.2 搭建SRGAN　206
7.2.3 定義SRGAN損失函數(shù)　209
7.2.4 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)　210
7.3 結(jié)果分析　211
小結(jié)　213
課后習(xí)題　213