Python深度学习及智能车竞赛实践

Python深度学习及智能车竞赛实践

作者: 徐国艳，刘聪琳　编著

15.80万字77人正在读

已完结现代当代当代文学

目录 (207章)

倒序

正文

001 绪论 002 .1.1 人工智能的起源与发展 003 .1.2 中国人工智能技术的发展 004 .1.3 人工智能的基本概念 005 .2.1 智能汽车技术概述 006 .2.2 全国大学生智能汽车竞赛简介 007 绪论-1.3 程序设计语言及Python语言简介 008 .3.1 低级语言和高级语言 009 .3.2 结构化语言和面向对象语言 010 .3.3 Python语言特点 011 .3.4 Python开发环境及小实例 012 绪论-习题 013 Python基本语法元素及数据类型 014 Python基本语法元素及数据类型-2.1 程序的基本设计方法 015 .1.1 IPO程序设计方法 016 .1.2 实例：ReLU激活函数 017 .1.3 实例：智能车差速转向 018 Python基本语法元素及数据类型-2.2 Python基本语法元素 019 .2.1 注释（comment）020 .2.2 缩进（indent）021 .2.3 标识符（identifier）022 .2.4 赋值语句 023 .2.5 input()函数 024 .2.6 print()函数 025 .2.7 eval()函数 026 .2.8 分支语句 027 .2.9 功能库引用 028 .3.1 数字类型概述 029 .3.2 数字类型的操作 030 .3.3 字符串类型概述 031 .3.4 字符串类型的操作 032 .3.5 字符串类型的格式化 033 .4.1 math库概述 034 .4.2 math库常用函数 035 .4.3 实例：使用math库计算组合数和排列数 036 .5.1 time库概述 037 .5.2 time库常用函数 038 .5.3 实例：使用time库计算代码执行时间 039 Python基本语法元素及数据类型-习题 040 程序控制结构 041 程序控制结构-3.1 程序流程图与基本结构 042 .2.1 单分支结构：if语句 043 .2.2 二分支结构：if-else语句 044 .2.3 多分支结构：if-elif-else语句 045 .2.4 实例：简单计算器 046 程序控制结构-3.3 程序的循环结构 047 .3.1 遍历循环：for循环 048 .3.2 条件循环：while循环 049 .3.3 循环保留字：break和continue 050 程序控制结构-3.4 程序异常处理 051 .5.1 random库概述 052 .5.2 random库使用 053 .6.1 turtle库概述 054 .6.2 turtle库使用 055 .6.3 实例：智能车竞赛车道线绘制 056 程序控制结构-习题 057 函数和类 058 函数和类-4.1 代码复用和模块化设计 059 函数和类-4.2 函数 060 .2.1 函数的定义和调用 061 .2.2 函数参数传递 062 .2.3 函数的返回值 063 .2.4 函数的递归 064 .2.5 局部变量和全局变量 065 .2.6 匿名函数：lambda函数 066 .2.7 实例：单层感知器函数设计 067 .3.1 面向对象编程基本概念 068 .3.2 类和对象 069 .3.3 基类和继承 070 函数和类-4.4 实例：智能车自动巡航类创建 071 函数和类-4.5 实例：单层感知器类创建 072 函数和类-习题 073 组合数据类型 074 组合数据类型-5.1 概述 075 组合数据类型-5.2 序列类型 076 .2.1 元组及其操作 077 .2.2 列表及其操作 078 .2.3 列表操作 079 组合数据类型-5.3 集合类型 080 .3.1 集合的创建 081 .3.2 集合的操作 082 组合数据类型-5.4 映射类型 083 .4.1 字典的创建和访问 084 .4.2 字典的操作 085 .4.3 实例：使用字典实现英文词频统计 086 .4.4 实例：用类创建智能车自动巡航的字典 087 .5.1 jieba库概述 088 .5.2 jieba库安装与分词方法 089 .5.3 实例：“智能汽车创新发展战略”词频统计 090 .6.1 wordcloud库概述 091 .6.2 wordcloud库安装 092 .6.3 wordcloud对象创建及参数设置 093 .6.4 实例：党的二十大报告词云生成 094 组合数据类型-习题 095 文件和数据格式化 096 .1.1 文件的理解 097 .1.2 文件的打开和关闭 098 .1.3 文件的读取 099 .1.4 文件的写入 100 .1.5 实例：赛车道自动绘制 101 .1.6 os库和zipfile库 102 .1.7 实例：车辆图片数据集处理 103 文件和数据格式化-6.2 数据的格式化和处理 104 .2.1 一维数据 105 .2.2 二维数据 106 .2.3 高维数据json库使用 107 .2.4 实例：车辆图片json文件处理 108 文件和数据格式化-6.3 PIL库 109 .3.1 PIL库简介 110 .3.2 Image对象 111 .3.3 图像格式转换 112 .3.4 图像缩放 113 .3.5 图像分离与融合 114 .3.6 图像几何变换 115 .3.7 其他图像处理类 116 文件和数据格式化-6.4 OpenCV库 117 .4.1 OpenCV库简介 118 .4.2 OpenCV常用库函数 119 .4.3 色彩空间转换 120 文件和数据格式化-习题 121 Python计算生态及机器学习概述 122 Python计算生态及机器学习概述-7.1 计算思维的概念 123 .2.1 Python计算生态简介 124 .2.2 常用库简介 125 Python计算生态及机器学习概述-7.3 Python数据分析库 126 .3.1 numpy库 127 .3.2 pandas库 128 .3.3 matplotlib库 129 .3.4 实例：loss和acc曲线绘制 130 .4.1 机器学习简介 131 .4.2 机器学习分类 132 .5.1 一元线性回归 133 .5.2 损失函数 134 .5.3 梯度下降法 135 .5.4 实例：智能车路径拟合 136 Python计算生态及机器学习概述-习题 137 深度学习基础及车辆识别项目实践 138 .1.1 神经网络基本概念 139 .1.2 单层感知机 140 .1.3 多层感知机 141 深度学习基础及车辆识别项目实践-8.2 深度学习理论基础 142 .2.1 信号前向传播 143 .2.2 激活函数 144 .2.3 损失函数 145 .2.4 优化方法 146 .2.5 误差反向传播 147 .2.6 计算图 148 深度学习基础及车辆识别项目实践-8.3 深度学习框架 149 .3.1 tensorflow 150 .3.2 pytorch 151 .3.3 PaddlePaddle 152 深度学习基础及车辆识别项目实践-8.4 实例：DNN车辆识别项目 153 深度学习基础及车辆识别项目实践-习题 154 卷积神经网络及斑马线识别项目实践 155 卷积神经网络及斑马线识别项目实践-9.1 全连接神经网络的问题 156 .2.1 卷积神经网络基本结构 157 .2.2 卷积层 158 .2.3 池化层 159 .3.1 LeNet 160 .3.2 AlexNet 161 .3.3 VGGNet 162 .3.4 GoogleNet 163 .3.5 ResNet 164 卷积神经网络及斑马线识别项目实践-9.4 实例：CNN斑马线检测项目 165 卷积神经网络及斑马线识别项目实践-习题 166 智能车自动巡航算法设计及部署 167 智能车自动巡航算法设计及部署-10.1 百度智慧交通创意赛介绍 168 .2.1 车道线检测的概念 169 .2.2 基于OpenCV实现车道线检测 170 .2.3 基于OpenCV图像处理实现智能车自动巡航 171 智能车自动巡航算法设计及部署-10.3 基于CNN的智能车自动巡航模型设计及实验验证 172 .3.1 自动巡航数据采集及预处理 173 .3.2 数据增强 174 .3.3 自动巡航CNN模型设计 175 .3.4 代码设计及模型训练 176 .3.5 自动巡航CNN模型部署及实验验证 177 智能车自动巡航算法设计及部署-10.4 基于PaddleSeg套件的智能车自动巡航模型设计及实验验证 178 .4.1 自动巡航数据采集与标注 179 .4.2 图像分割模型BisenetV2介绍 180 .4.3 代码设计及模型训练 181 .4.4 自动巡航BisenetV2模型部署及实验验证 182 智能车自动巡航算法设计及部署-习题 183 智能车竞赛目标检测任务的CNN模型设计与部署 184 .1.1 目标检测基本概念 185 .1.2 目标检测方法的技术进展 186 .1.3 常用数据格式与评估指标 187 智能车竞赛目标检测任务的CNN模型设计与部署-11.2 单阶段目标检测方法与神经网络轻量化 188 .2.1 SSD 189 .2.2 YOLO 190 .2.3 YOLOV2 191 .2.4 YOLOV3 192 .2.5 神经网络轻量化技术介绍 193 智能车竞赛目标检测任务的CNN模型设计与部署-11.3 智能车竞赛目标检测任务数据集构建 194 .3.1 数据采集 195 .3.2 数据标注 196 .3.3 划分数据 197 .4.1 PaddleDetection介绍 198 .4.2 环境配置 199 .4.3 数据集准备 200 .4.4 训练参数配置 201 .4.5 开始训练 202 .4.6 模型导出 203 智能车竞赛目标检测任务的CNN模型设计与部署-11.5 目标检测模型部署 204 .5.1 模型转换 205 .5.2 模型部署 206 智能车竞赛目标检测任务的CNN模型设计与部署-习题 207 参考文献

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