
深度学习计算机视觉实战
作者: 肖铃,刘东 著9.59万字77人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (173章)
倒序

正文
第1章深度学习基础1.1.1感知机1.1.2神经网络原理1.2.1CNN基本操作1.2.2CNN原理1.3循环神经网络1.3.1RNN1.3.2LSTM与GRU1.4经典网络1.4.1AlexNet1.4.2VGG1.4.3GoogLeNet1.4.4ResNet1.4.5MobileNet1.5进阶必备:如何学习深度学习并“落地”求职1.5.1深度学习如何快速入门1.5.2深度学习行业求职技巧第2章计算机视觉基础2.1目标检测Two-stage算法2.1.1R-CNN算法2.1.2FastR-CNN算法2.1.3FasterR-CNN算法2.2目标检测One-stage算法2.2.1YOLO系列算法2.2.2SSD算法2.3图像分割算法2.3.1FCN算法2.3.2U-Net算法2.3.3DeepLab系列算法2.3.4MaskR-CNN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3.1.1案例1:使用方框滤波3.1.2案例2:使用均值滤波3.1.3案例3:使用高斯滤波3.2非线性滤波3.2.1案例4:使用中值滤波3.2.2案例5:使用双边滤波3.3OpenCV形态学运算3.3.1案例6:进行膨胀操作3.3.2案例7:进行腐蚀操作3.3.3案例8:使用形态学运算3.4案例9:使用漫水填充3.5图像金字塔3.5.1案例10:使用高斯金字塔3.5.2案例11:使用拉普拉斯金字塔3.6阈值化3.6.1案例12:使用基本阈值3.6.2案例13:使用自适应阈值3.7进阶必备:选择一款合适的图像处理工具3.7.1OpenCV3.7.2MATLAB第4章图像变换4.1边缘检测4.1.1案例14:Sobel算法4.1.2案例15:Scharr算法4.1.3案例16:Laplacian算法4.1.4案例17:Canny算法4.2案例18:绘制轮廓4.3霍夫变换4.3.1案例19:霍夫线变换4.3.2案例20:霍夫圆变换4.4案例21:重映射4.5案例22:仿射变换4.6案例23:透视变换4.7直方图4.7.1案例24:直方图的计算与绘制4.7.2案例25:直方图均衡化4.8.1图像变换知识总结4.8.2案例26:文本图像矫正第5章角点检测5.1案例27:Harris角点检测5.2案例28:Shi-Tomasi角点检测5.3案例29:亚像素级角点检测5.4进阶必备:角点检测知识总结第6章特征点检测与匹配6.1特征点检测6.1.1opencv-contrib环境安装6.1.2案例30:SIFT特征点检测6.1.3案例31:SURF特征点检测6.2特征匹配6.2.1案例32:BruteForce匹配6.2.2案例33:FLANN匹配6.3案例34:ORB特征提取6.4.1特征点检测算法汇总6.4.2案例35:基于特征点检测与匹配的图像拼接第7章手写数字识别7.1Keras的应用7.1.1Keras模型7.1.2Keras层7.1.3模型编译7.1.4模型训练7.2LeNet算法7.3案例36:使用Keras实现手写数字识别7.3.1模型训练7.3.2手写数字识别模型推理7.4进阶必备:算法模型开发流程7.4.1数据准备7.4.2网络搭建7.4.3模型训练第8章CIFAR-10图像分类8.1图像分类数据集8.1.1CIFAR-10数据集和CIFAR-100数据集8.1.2ImageNet数据集8.1.3PASCALVOC数据集8.2案例37:CIFAR-10图像分类8.2.1模型训练过程8.2.2模型推理8.3.1COCO数据集8.3.2案例38:使用HOG+SVM方法实现图像分类第9章验证码识别9.1TensorFlow应用9.1.1案例39:TensorFlow的基本使用9.1.2TensorFlow的常用模块9.2案例40:验证码识别9.2.1生成验证码图片9.2.2基于TensorFlow的验证码识别9.3进阶必备:算法模型开发技巧9.3.1数据预处理技巧9.3.2网络搭建技巧9.3.3模型训练技巧第10章文本检测10.1文本检测算法10.1.1CTPN算法10.1.2EAST算法10.2案例41:基于EAST算法的文本检测10.2.1数据预处理10.2.2网络搭建10.2.3模型训练10.2.4文本检测验证10.3进阶必备:在不同场景下文本检测的应对方式10.3.1复杂场景文本检测10.3.2案例42:使用形态学运算实现简单场景文本检测10.3.3案例43:使用MSER+NMS实现简单场景文本检测第11章文本识别11.1文本识别算法11.1.1CRNN算法11.1.2AttentionOCR算法11.2案例44:基于CRNN算法的文本识别11.2.1数据预处理11.2.2网络搭建11.2.3模型训练11.2.4文本识别验证11.3.1OCR探究11.3.2案例45:文本图片字符切割第12章TensorFlowLite12.1TensorFlowLite介绍12.1.1TensorFlowLite基础12.1.2TensorFlowLite源码分析12.2模型转换12.2.1FlatBuffers文件格式12.2.2案例46:其他格式转换为.tflite模型12.3模型量化12.3.1案例47:量化感知训练12.3.2案例48:训练后量化12.4进阶必备:模型转换与模型部署优化答疑12.4.1模型转换问题12.4.2模型部署优化第13章基于TensorFlowLite的AI功能部署实战13.1部署流程13.2案例49:移动端部署13.2.1搭建开发环境13.2.2编译运行项目13.2.3调用过程解析13.3PC端部署13.3.1案例50:Windows平台部署13.3.2案例51:Linux平台部署13.3.3案例52:ARM平台部署13.3.4案例53:MIPS平台部署13.4进阶必备:推理框架拓展与OpenCV编译部署13.4.1其他深度学习推理框架13.4.2OpenCV编译
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