深度学习与机器人
作者: 张锐 主编6.64万字27人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (88章)
倒序
正文
1.1人工智能简介1.2人工智能的发展1.3深度学习简介1.4计算机视觉第2章卷积神经网络及应用介绍2.1.1神经元与感知器2.1.2神经网络2.2.1视觉感知2.2.2图像表达2.2.3画面不变性2.3卷积神经网络结构2.3.1卷积层2.3.2池化2.3.3激活函数2.3.4全连接层2.3.5卷积神经网络训练2.4.1Python环境安装2.4.2Numpy功能包安装2.5卷积神经网络代码详解2.5.1Numpy功能包导入2.5.2卷积层的实现2.5.3MaxPooling层的实现2.6网络参数调整或微调3.1图像分类简介3.1.1AlexNet3.1.2VGG3.1.3GoogLeNet3.1.4ResNet3.2目标检测3.2.1目标检测简介3.2.2RCNN基础3.2.3FasterRCNN原理3.2.4Yolo系列算法(1)3.2.4Yolo系列算法(2)3.2.4Yolo系列算法(3)3.2.5Yolov3案例4.1PyTorch简介4.1.1Tensor数据类型4.1.2Tensor运算4.1.3搭建简单的神经网络4.2自动求梯度4.3构建模型和优化参数4.3.1torch.nn4.3.2torch.optim4.4案例：基于PyTorch的CIFAR-10图片分类5.1PaddlePaddle卷积神经网络基础5.1.1CNN的构成5.1.2卷积层5.1.3填充5.1.4步长5.1.5多通道卷积5.1.6多卷积核卷积5.1.7特征图大小5.1.8池化层5.1.9全连接层5.2PaddlePaddle基本运算5.3使用PaddlePaddle高层API直接调用分类网络5.4手写数字识别案例5.4.1数据处理及数据加载5.4.2网络结构和设置学习率5.4.3模型训练及模型推理第6章深度学习智能车项目6.1智能车硬件架构设计6.2深度学习智能车各部分介绍6.3软件安装和使用6.4.1深度学习智能车车灯介绍6.4.2智能车LED引脚连接配置6.4.3智能车LED电路设计6.5.1智能车电机特征6.5.2电机工作方式6.5.3智能车电机控制6.5.4智能车电机引脚连接配置6.5.5电机驱动电路6.6.3智能车串口通信调试7.1基于PaddlePaddle深度学习框架的安装7.2车道线识别数据处理与模型构建7.3车道线识别训练模型7.4标志物检测的数据采集与处理7.5Yolov5网络模型介绍7.5.1Yolov5网络结构7.5.2Yolov5相对于Yolov4和Yolov3的改进7.6标志物识别的模型训练7.7智能车无人驾驶实践7.7.1无人驾驶沙盘模型7.7.2深度学习智能车7.7.3遥控使用7.7.4深度学习智能车反侵权盗版声明
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