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内容简介
序
前言
第1章 深度学习基础
1.1 神经网络
1.2 卷积神经网络
1.3 循环神经网络
1.4 经典网络
1.5 进阶必备:如何学习深度学习并“落地”求职
第2章 计算机视觉基础
2.1 目标检测Two-stage算法
2.2 目标检测One-stage算法
2.3 图像分割算法
2.4 进阶必备:计算机视觉方向知多少
第3章 基础图像处理
3.1 线性滤波
3.2 非线性滤波
3.3 OpenCV形态学运算
3.4 案例9:使用漫水填充
3.5 图像金字塔
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3.6 阈值化
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3.7 进阶必备:选择一款合适的图像处理工具
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第4章 图像变换
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4.1 边缘检测
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4.2 案例18:绘制轮廓
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4.3 霍夫变换
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4.4 案例21:重映射
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4.5 案例22:仿射变换
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4.6 案例23:透视变换
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4.7 直方图
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4.8 进阶必备:图像变换应用之文本图像矫正
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第5章 角点检测
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5.1 案例27:Harris角点检测
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5.2 案例28:Shi-Tomasi角点检测
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5.3 案例29:亚像素级角点检测
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5.4 进阶必备:角点检测知识总结
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第6章 特征点检测与匹配
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6.1 特征点检测
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6.2 特征匹配
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6.3 案例34:ORB特征提取
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6.4 进阶必备:利用特征点拼接图像
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第7章 手写数字识别
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7.1 Keras的应用
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7.2 LeNet算法
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7.3 案例36:使用Keras实现手写数字识别
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7.4 进阶必备:算法模型开发流程
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第8章 CIFAR-10图像分类
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8.1 图像分类数据集
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8.2 案例37:CIFAR-10图像分类
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8.3 进阶必备:COCO数据集与使用HOG+SVM方法实现图像分类
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第9章 验证码识别
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9.1 TensorFlow应用
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9.2 案例40:验证码识别
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9.3 进阶必备:算法模型开发技巧
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第10章 文本检测
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10.1 文本检测算法
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10.2 案例41:基于EAST算法的文本检测
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10.3 进阶必备:在不同场景下文本检测的应对方式
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第11章 文本识别
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11.1 文本识别算法
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11.2 案例44:基于CRNN算法的文本识别
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11.3 进阶必备:单字OCR
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第12章 TensorFlow Lite
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12.1 TensorFlow Lite介绍
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12.2 模型转换
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12.3 模型量化
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12.4 进阶必备:模型转换与模型部署优化答疑
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第13章 基于TensorFlow Lite的AI功能部署实战
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13.1 部署流程
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13.2 案例49:移动端部署
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13.3 PC端部署
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13.4 进阶必备:推理框架拓展与OpenCV编译部署
更新时间:2021-10-15 18:46:39