計算機視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（微課視頻版）

定　價：￥39.80

作　者：	袁雪著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：	大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302579250	出版時間：	2021-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	153	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　人工智能正在成為全世界產(chǎn)業(yè)變革的方向，處于第四次科技革命的核心地位。計算機視覺（Computer Vision）就是利用攝像機、算法和計算資源為人工智能系統(tǒng)按上“眼睛”，讓其可以擁有人類的雙眼所具有的前景與背景分割、物體識別、目標(biāo)跟蹤、判斷決策等功能。計算機視覺系統(tǒng)可以讓計算機看見并理解這個世界的“信息”，從而替代人類完成重復(fù)性工作。目前計算機視覺領(lǐng)域熱門的研究方向有物體檢測與識別、語義分割、目標(biāo)跟蹤等。《計算機視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（微課視頻版）》圍繞著計算機視覺的關(guān)鍵技術(shù)，介紹基于深度學(xué)習(xí)計算機視覺的基礎(chǔ)理論及主要算法?！队嬎銠C視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（微課視頻版）》結(jié)合常見的應(yīng)用場景和項目實例，循序漸進地帶領(lǐng)讀者進入美妙的計算機視覺世界。《計算機視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（微課視頻版）》共分為11章，第1章為人工智能概述；第2～5章介紹計算機視覺的幾種關(guān)鍵技術(shù)，即圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割和目標(biāo)跟蹤，并將這四項關(guān)鍵技術(shù)組合完成人工智能的實際應(yīng)用；第6、7章介紹人工智能的兩個典型應(yīng)用：文字檢測與識別系統(tǒng)及多任務(wù)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)；第8章介紹一種非常有意思的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)——對抗生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第9章介紹制作訓(xùn)練和測試樣本的方法；第10章介紹如何安裝TensorFlow、KerasAPI及相關(guān)介紹；第11章介紹綜合實驗?！队嬎銠C視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（微課視頻版）》提供了大量項目實例及代碼解析，均是基于Python語言及TensorFlow、KerasAPI的?！队嬎銠C視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（微課視頻版）》的每章均配有微課視頻，掃描書中的二維碼，可觀看作者的視頻講解?！队嬎銠C視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（微課視頻版）》不僅可以作為大學(xué)計算機及相關(guān)專業(yè)的教材，也適合自學(xué)者及人工智能開發(fā)人員參考使用?！队嬎銠C視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（微課視頻版）》作者根據(jù)在計算機視覺領(lǐng)域多年的研發(fā)經(jīng)驗編寫了《計算機視覺》一書?！队嬎銠C視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（微課視頻版）》理論與實踐并重，收集并整理了國內(nèi)外的新科研成果，結(jié)合實際項目實例，循序漸進地引導(dǎo)讀者進入美妙的計算機視覺世界，基于Python語言及TensorFlow、KerasAPI，配備了大量的源代碼及代碼解析，幫助廣大初學(xué)者掌握計算機視覺系統(tǒng)的開發(fā)方法?！队嬎銠C視覺：Python+TensorFlow+Keras深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)（微課視頻版）》特點：項目帶領(lǐng)，任務(wù)驅(qū)動教、學(xué)、做一體，注重讀者工程實踐能力的培養(yǎng)以讀者認知過程為導(dǎo)向設(shè)計教材邏輯與章節(jié)內(nèi)容介紹新近科研成果，使讀者了解計算機視覺領(lǐng)域的前沿技術(shù)開源全套代碼資源，配備詳細視頻講解，助力初學(xué)者快速入門

作者簡介

　　袁雪，北京交通大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，曾任日本SECOM東京研究院研究員。從事人工智能、計算機視覺技術(shù)的教學(xué)與科研工作，在智能監(jiān)控、車載視覺環(huán)境感知、基于視覺的表面缺陷檢測、運輸載體故障診斷等方向有著多年的科研經(jīng)驗。近年來主持國家自然科學(xué)基金、北京市科委重點研發(fā)專項等***、省部級、企業(yè)合作項目共計30余項。在國際重要的學(xué)術(shù)期刊與會議上發(fā)表論文60余篇，其中被SCI收錄論文20余篇。被授權(quán)發(fā)明專利6項（日本發(fā)明專利3項）。目前致力于人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。曾自主研發(fā)多套軟件與裝備，如無人系統(tǒng)的視覺感知系統(tǒng)、煤礦運輸皮帶綜合監(jiān)測系統(tǒng)、高速鐵路運行安全監(jiān)測系統(tǒng)等，產(chǎn)生了良好的經(jīng)濟和社會效益。

圖書目錄

第1章人工智能概述
1．1 人工智能的發(fā)展浪潮
1．2 AI技術(shù)發(fā)展歷史
1．2．1 AI技術(shù)三要素之算法
1．2．2 AI技術(shù)三要素之計算資源
1．2．3 AI三要素之?dāng)?shù)據(jù)
1．3 視頻分析技術(shù)的應(yīng)用案例
1．3．1 基于人臉識別技術(shù)的罪犯抓捕系統(tǒng)
1．3．2 基于文字識別技術(shù)的辦公自動化系統(tǒng)
1．3．3 基于圖像分割及目標(biāo)檢測技術(shù)的無人駕駛環(huán)境感知系統(tǒng)
1．3．4 基于目標(biāo)檢測及跟蹤技術(shù)的電子交警系統(tǒng)
1．3．5 基于圖像比對技術(shù)的產(chǎn)品缺陷檢測系統(tǒng)
1．3．6 基于行為識別技術(shù)的安全生產(chǎn)管理系統(tǒng)
1．4 本章小結(jié)
第2章深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2．1 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念
2．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成
2．2．1 卷積層
2．2．2 激活函數(shù)
2．2．3 池化層
2．3 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)
2．3．1 常用網(wǎng)絡(luò)模型
2．3．2 網(wǎng)絡(luò)模型對比
2．4 圖像分類
2．5 遷移學(xué)習(xí)
2．6 圖像識別項目實例
2．6．1 下載ImageNet的訓(xùn)練模型
2．6．2 ResNet模型構(gòu)建
2．6．3 測試圖像
2．7 本章小結(jié)
2．8 習(xí)題
第3章目標(biāo)檢測
3．1 目標(biāo)檢測的概念
3．2 基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測算法
3．2．1 FasterR-CNN目標(biāo)檢測算法
3．2．2 基于區(qū)域的全卷積網(wǎng)絡(luò)（R-FCN）目標(biāo)檢測算法
3．3 基于回歸的目標(biāo)檢測算法
3．3．1 YOLO目標(biāo)檢測算法
3．3．2 SSD目標(biāo)檢測算法
3．4 目標(biāo)檢測算法評價指標(biāo)
3．5 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測算法性能對比
3．6 目標(biāo)檢測項目實戰(zhàn)
3．6．1 FasterR-CNN
3．6．2 用YOLO訓(xùn)練自己的模型
3．7 本章小結(jié)
3．8 習(xí)題
……
第4章圖像分割
第5章目標(biāo)跟蹤
第6章 OCR文字識別
第7章多任務(wù)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)
第8章生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第9章樣本制作與數(shù)據(jù)增強
第10章 Keras安裝和API
第11章綜合實驗：基于YOLO和DeepSort的目標(biāo)檢測與跟蹤