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内容简介
推荐序一
推荐序二
前言
第1篇 计算机视觉开发环境的搭建
第1章 Python编程环境
1.1 Python语言简介
1.2 Python脚本的运行方式
1.3 Anaconda虚拟环境管理器
1.4 使用Anaconda建立虚拟环境
第2章 搭建三层的图像分类神经网络
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2.1 下载数据集
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2.2 探索数据集
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2.3 构建、编译和训练神经网络
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2.4 使用神经网络进行批量预测
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2.5 将预测结果可视化
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第2篇 计算机视觉模型从实验室到生产环境的部署
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第3章 图片数据集的处理
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3.1 数据集的预处理
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3.2 数据集的制作
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3.3 数据集的读取和验证
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3.4 数据管道的优化处理
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第4章 迁移学习和神经网络的设计
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4.1 迁移学习的概念和花卉分类应用
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4.2 下载MobileNet
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4.3 设置MobileNet
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4.4 测试MobileNet的特征提取输入和输出
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第5章 损失函数的基础原理
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5.1 回归场景下常用的损失函数
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5.2 回归场景下的损失函数实战
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5.3 分类场景下的损失函数
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5.4 自定义损失函数
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第6章 神经网络的编译和训练
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6.1 神经网络的编译
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6.2 神经网络的训练
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6.3 神经网络的保存
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第7章 TensorFlow模型的部署方式
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7.1 以Edge TPU为例进行边缘端模型部署
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7.2 在服务器端部署模型
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第3篇 神经网络的数学原理和TensorFlow计算框架
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第8章 神经网络训练的数学原理和优化器
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8.1 损失函数和神经网络训练的本质
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8.2 使用符号微分法获得损失值的全局最小值
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8.3 使用局部梯度下降法不断靠近损失函数的最小值
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第9章 神经网络的编程范式和静态图转化机制
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9.1 计算图和编程范式
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9.2 静态图转化机制AutoGraph和装饰器@tf.function
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9.3 TensorFlow神经网络模型的类继承关系
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9.4 使用Keras的高阶API构建模型并进行可视化
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第4篇 神经网络层的算法原理和训练过程控制
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第10章 神经网络层的原理和资源开销
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10.1 全连接层的原理和资源开销
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10.2 激活函数的原理和代码实现
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10.3 二维卷积的原理和资源开销
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10.4 池化层的原理和实战
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10.5 二维卷积层和池化层的感受野
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10.6 随机失活算法和默认推理状态
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10.7 批次归一化算法
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10.8 制作神经网络的资源开销函数
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第11章 使用计算加速硬件加快神经网络的训练
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11.1 人工智能的数据类型和运算能力
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11.2 人工智能计算中的数据类型匹配
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11.3 人工智能硬件的运算能力评估
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11.4 安装GPU版本的TensorFlow计算框架
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11.5 使用卷积层和全连接层构建经典神经网络LeNet
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第12章 自定义fit方法和回调机制
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12.1 fit方法的执行机制和自定义fit方法
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12.2 fit方法的回调机制和自定义回调函数
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12.3 TensorFlow的高阶回调函数
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12.4 训练过程监控和回调函数
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第5篇 目标检测中的骨干网络
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第13章 经典骨干网络AlexNet的原理解析
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13.1 整体结构和数据增强
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13.2 负责特征提取的第一、二层卷积层
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13.3 负责特征提取的第三、四、五层卷积层
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13.4 负责特征线性组合的第六、七、八层
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13.5 使用继承子类方式建立的AlexNet神经网络
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13.6 AlexNet的资源开销
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第14章 经典小核卷积神经网络VGG的原理解析
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14.1 VGG的宏观结构和微观特点
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14.2 VGG16的第一、二个卷积块结构
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14.3 VGG16的第三、四、五个卷积块结构
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14.4 VGG五个卷积块的代码实现
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14.5 VGG小核卷积技巧下的资源开销
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14.6 VGG预训练模型的加载和下游网络
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第15章 经典残差神经网络ResNet的原理解析
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15.1 残差连接的原理和结构
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15.2 瓶颈残差模块堆叠的输入和输出函数关系
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15.3 瓶颈残差模块的输入和输出函数关系
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15.4 堆叠函数关系和通用的ResNet网络结构
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15.5 ResNet50 V2模型的案例解析
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15.6 ResNet的资源开销评估
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15.7 ResNet的迁移学习和权重参数加载
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第16章 多尺度特征提取的神经网络DarkNet
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16.1 DarkNet的基本处理单元
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16.2 YOLO V3的骨干网络DarkNet53
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16.3 YOLO V3简版模型的骨干网络DarkNet53-tiny
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16.4 YOLO V4的骨干网络CSP-DarkNet
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16.5 YOLO V4简版模型的骨干网络CSP-DarkNet-tiny
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第17章 骨干网络预训练和大型图像数据集ImageNet
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17.1 ImageNet数据集和ILSVRC竞赛
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17.2 CIFAR数据集
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17.3 加载骨干网络预训练权重进行迁移学习
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17.4 加载骨干网络DarkNet的预训练权重
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17.5 使用图像分类任务测试骨干网络权重的性能
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第6篇 三维计算机视觉入门和实战
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第18章 三维计算机视觉的数据表达和主要任务
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18.1 三维计算机视觉的数据表达
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18.2 三维计算机视觉数据集
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18.3 三维计算机视觉的主要任务
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18.4 三维感知任务实战
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第19章 图卷积神经网络入门和实战
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19.1 图计算的基本概念
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19.2 图卷积神经网络
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19.3 图卷积神经网络实战
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附录A 官方代码引用说明
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附录B 运行环境搭建说明
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附录C TensorFlow的基本矩阵操作
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参考文献
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封底
更新时间:2023-06-19 16:04:31