正版新书]AI源码解读 卷积神经网络(CNN)深度学习案例(Python版)

项目1电影小程序

1.1总体设计

1.1.1系统整体结构

1.1.2系统流程

1.2运行环境

1.2.1Python环境

1.2.2TensorFlow环境

1.3模块实现

1.3.1数据预处理

1.3.2模型设计

1.3.3模型训练及测试

1.3.4特征矩阵提取

1.3.5电影

1.3.6客户端

1.4系统测试

1.4.1训练准确率

1.4.2运行结果

项目2分类手

2.1总体设计

2.1.1系统整体结构

2.1.2系统流程

2.2运行环境

2.2.1Python环境

2.2.2PyTorch环境

2..Django环境

.模块实现

..1数据预处理

..2模型创建与编译

..模型训练及保存

..4模型生成

2.4系统测试

2.4.1训练准确率

2.4.2测试效果

2.4.3模型应用

项目3检索式模型聊天机器人

3.1总体设计

3.1.1系统整体结构

3.1.2系统流程

3.2运行环境

3.2.1Python环境

3.2.2TensorFlow环境

3.3模块实现

3.3.1数据预处理

3.3.2模型创建与编译

3.3.3模型训练及保存

3.3.4模型生成

3.4系统测试

3.4.1训练准确率

3.4.2测试效果

3.4.3模型应用

项目4方言种类识别

4.1总体设计

4.1.1系统整体结构

4.1.2系统流程

4.2运行环境

4.2.1Python环境

4.2.2TensorFlow环境

4..JupyterNotebook环境

4.2.4PyCharm环境

4.3模块实现

4.3.1数据预处理

4.3.2模型构建

4.3.3模型训练及保存

4.3.4模型生成

4.4系统测试

4.4.1训练准确率

4.4.2测试效果

项目5行人检测与追踪

5.1总体设计

5.1.1系统整体结构

5.1.2系统流程

5.2运行环境

5.2.1Python环境

5.2.2TensorFlow环境

5..安装所需的软件包

5.2.4硬件环境

5.3模块实现

5.3.1准备数据

5.3.2数据预处理

5.3.3目标检测

5.3.4目标追踪

5.3.5主函数

5.4系统测试

项目6智能果实采摘指导系统

6.1总体设计

6.1.1系统整体结构

6.1.2系统流程

6.2运行环境

6.2.1Python环境

6.2.2TensorFlow环境

6..JupyterNotebook环境

6.2.4PyCharm环境

6.2.5开发者工具

6.2.6OneNET云平台

6.3模块实现

6.3.1数据预处理

6.3.2创建模型与编译

6.3.3模型训练及保存

6.3.4上传结果

6.3.5小程序开发

6.4系统测试

6.4.1训练准确率

6.4.2测试效果

6.4.3外部访问效果

项目7基于CNN的猫种类识别

7.1总体设计

7.1.1系统整体结构

7.1.2系统流程

7.2运行环境

7.2.1计算型云服务器

7.2.2Python环境

7..TensorFlow环境

7.2.4MySL环境

7.2.5Django环境

7.3模块实现

7.3.1数据预处理

7.3.2数据

7.3.3普通CNN模型

7.3.4残差网络模型

7.3.5模型生成

7.4系统测试

7.4.1训练准确率

7.4.2测试效果

7.4.3模型应用

项目8基于VGG-16的驾驶行为分析

8.1总体设计

8.1.1系统整体结构

8.1.2系统流程

8.2运行环境

8.2.1Python环境

8.2.2TensorFlow环境

8..Android环境

8.3模块实现

8.3.1数据预处理

8.3.2模型构建

8.3.3模型训练及保存

8.3.4模型生成

8.4系统测试

8.4.1训练准确率

8.4.2测试效果

8.4.3模型应用

项目9基于MaskR-CNN的娱乐视频生成器

9.1总体设计

9.1.1系统整体结构

9.1.2系统流程

9.2运行环境

9.2.1Python环境

9.2.2PyTorch环境

9..Detectron2平台

9.2.4MoviePy的安装

9.2.5Pyt的安装

9.3模块实现

9.3.1数据处理

9.3.2视频处理

9.3.3Pyt界面

9.4系统测试

9.4.1训练准确率

9.4.2运行效率

9.4.3应用使用说明

项目10基于CycleGAN的图像转换

10.1总体设计

10.1.1系统整体结构

10.1.2系统流程

10.2运行环境

10.2.1Python环境

10.2.2TensorFlowGPU环境

10..Android环境

10.3模块实现

10.3.1数据集预处理

10.3.2模型构建

10.3.3模块分析

10.3.4模型训练及保存

10.3.5模型生成

10.4系统测试

项目11交通——车辆监控系统

11.1总体设计

11.1.1系统整体结构

11.1.2系统流程

11.2运行环境

11.2.1Python环境

11.2.2TensorFlow环境

11..PyCharmE配置

11.2.4Protoc配置

11.3模块实现

11.3.1API下载及载入

11.3.2识别训练

11.3.3导入模型与编译

11.3.4模型生成

11.4系统测试

项目12验码的生成与识别

12.1总体设计

12.1.1系统整体结构

12.1.2系统流程

12.2运行环境

12.2.1Python环境

12.2.2TensorFlow环境

12..VsCode环境

1.模块实现

1..1数据预处理

1..2模型搭建

1..模型训练及保存

1..4模型测试

12.4系统测试

12.4.1训练准确率

12.4.2测试效果

项目13基于CNN的交通标志识别

13.1总体设计

13.1.1系统整体结构

13.1.2系统流程

13.2运行环境

13.3模块实现

13.3.1数据预处理

13.3.2模型构建

13.3.3模型训练及保存

13.4系统测试

13.4.1训练准确率

13.4.2测试效果

项目14图像风格转移

14.1总体设计

14.1.1系统整体结构

14.1.2系统流程

14.2运行环境

14.2.1Python环境

14.2.2TensorFlow环境

14..库安装

14.2.4VGG-19网络下载

14.3模块实现

14.3.1实时风格转移

14.3.2非实时风格转移

14.3.3交互界面设计

14.4系统测试

14.4.1非实时风格转移测试

14.4.2实时风格转移测试

项目15口罩识别系统

15.1总体设计

15.1.1系统整体结构

15.1.2系统流程

15.2运行环境

15.3模块实现

15.3.1数据预处理

15.3.2模型训练及保存

15.3.3页面显示和视频流输入

15.3.4模型生成

15.4系统测试

15.4.1训练准确率

15.4.2测试效果

项目16垃圾分类小程序

16.1总体设计

16.1.1系统整体结构

16.1.2系统流程

16.2运行环境

16.2.1Python环境

16.2.2TensorFlow环境

16..小程序及后台服务器环境

16.3模块实现

16.3.1数据预处理

16.3.2创建模型与编译

16.3.3模型训练及保存

16.3.4模型生成

16.4系统测试

16.4.1训练准确率

16.4.2测试效果

16.4.3模型应用

项目17基于OpenCV的人脸识别程序

17.1总体设计

17.1.1系统整体结构

17.1.2系统流程

17.2运行环境

17.2.1Python环境

17.2.2TensorFlow环境

17.3模块实现

17.3.1数据预处理

17.3.2模型构建

17.3.3模型训练

17.4系统测试

项目18基于CGAN的线稿自动上色

18.1总体设计

18.1.1系统整体结构

18.1.2系统流程

18.2运行环境

18.2.1Python环境

18.2.2TensorFlow环境

18.3模块实现

18.3.1数据预处理

18.3.2模型构建

18.3.3模型训练及保存

18.3.4模型应用

18.4系统测试

18.4.1训练效果

18.4.2测试效果

18.4.3模型使用说明

项目19基于ACGAN的动漫头像生成

19.1总体设计

19.1.1系统整体结构

19.1.2系统流程

19.2运行环境

19.2.1Python环境

19.2.2TensorFlow环境

19..OpenCV环境

19.2.4Illustration2Vec

19.3模块实现

19.3.1数据获取

19.3.2数据处理

19.3.3模型构建

19.3.4模型训练及保存

19.4系统测试

19.4.1模型导入及调用

19.4.2生成指定标签

项目20手势语言识别

20.1总体设计

20.1.1系统整体结构

20.1.2系统流程

20.2运行环境

20.2.1Python环境

20.2.2TensorFlow环境

20..OpenCV-Python环境

20.3模块实现

20.3.1设置直方图

20.3.2载入手势图片

20.3.3模型训练及保存

20.4系统测试

20.4.1测试准确率

20.4.2测试效果

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