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  • 正版新书]深度学习与计算机视觉实战彭小红,张良均978711560254
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    • 作者: 彭小红,张良均著 | 彭小红,张良均编 | 彭小红,张良均译 | 彭小红,张良均绘
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2023-01-01
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    • 作者: 彭小红,张良均著| 彭小红,张良均编| 彭小红,张良均译| 彭小红,张良均绘
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2023-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:287000
    • 页数:224
    • 开本:16开
    • ISBN:9787115602541
    • 版权提供:人民邮电出版社
  • 作者: 彭小红,张良均
  • 著: 彭小红,张良均 译
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 49.8
  • ISBN: 9787115602541
  • 出版社: 人民邮电出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2023-01-01
  • 页数: 224
  • 外部编号: 党庄A38020
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章概述1

    1.1计算机视觉与深度学习1

    1.1.1计算机视觉2

    1.1.2深度学习3

    1.2深度学习的计算机视觉应用4

    1.2.1人脸识别5

    1.2.2图像分类5

    1.2.3目标检测6

    1.2.4图像分割6

    1.2.5姿态估计7

    1.2.6场景识别7

    1.2.7目标跟踪8

    1.2.8动作识别8

    1.2.9黑白照片自动着色9

    1.2.10图像风格转移9

    1.3相关Python库10

    1.3.1深度学习框架10

    1.3.2图像处理库12

    小结13

    课后习题13

    第2章图像处理基本操作15

    2.1读写图像15

    2.1.1常用图像类型16

    2.1.2读取图像17

    2.1.3显示图像18

    2.1.4保存图像20

    2.2图像颜色空间20

    2.2.1常用颜色空间简介20

    2.2.2颜色空间转换22

    2.3图像几何变换24

    2.3.1图像平移24

    2.3.2图像缩放25

    2.3.3图像旋转32

    2.3.4图像仿射34

    2.4图像增强38

    2.4.1灰度级修正39

    2.4.2图像平滑47

    2.4.3图像锐化51

    小结56

    课后习题57

    第3章深度学习视觉基础任务59

    3.1深度神经网络59

    3.2卷积神经网络61

    3.2.1卷积层63

    3.2.2池化层64

    3.2.3全连接层64

    3.2.4卷积神经网络训练过程65

    3.3图像分类67

    3.3.1图像分类简介67

    3.3.2图像分类经典算法68

    3.3.3训练图像分类网络83

    3.4目标检测86

    3.4.1目标检测简介86

    3.4.2目标检测经典算法88

    3.4.3训练目标检测网络104

    3.5图像分割111

    3.5.1图像分割简介111

    3.5.2图像分割经典算法113

    3.5.3训练图像分割网络127

    3.6图像生成132

    3.6.1图像生成简介133

    3.6.2图像生成经典算法134

    3.6.3训练图像生成器网络144

    小结149

    课后习题149

    第4章基于FaceNet的人脸识别实战152

    4.1背景与目标152

    4.1.1背景152

    4.1.2目标154

    4.1.3项目工程结构154

    4.2流程与步骤155

    4.2.1人脸检测156

    4.2.2人脸对齐160

    4.2.3人脸特征提取161

    4.2.4人脸特征匹配164

    4.3结果分析165

    小结167

    课后习题168

    第5章基于FasterR-CNN的目标检测实战170

    5.1背景与目标170

    5.1.1背景170

    5.1.2目标171

    5.1.3项目工程结构171

    5.2流程与步骤172

    5.2.1数据准备172

    5.2.2定义FasterR-CNN配置信息类174

    5.2.3生成先验锚框174

    5.2.4定义损失函数176

    5.2.5训练网络180

    5.3结果分析181

    小结183

    课后习题184

    第6章基于U-Net的城市道路场景分割实战186

    6.1背景与目标186

    6.1.1背景186

    6.1.2目标187

    6.1.3项目工程结构188

    6.2流程与步骤188

    6.2.1数据准备189

    6.2.2搭建U-Net191

    6.2.3定义损失函数194

    6.2.4训练网络195

    6.3结果分析197

    小结199

    课后习题199

    第7章基于SRGAN的图像超分辨率技术实战201

    7.1背景与目标201

    7.1.1背景201

    7.1.2目标203

    7.1.3项目工程结构203

    7.2流程与步骤204

    7.2.1数据准备204

    7.2.2搭建SRGAN206

    7.2.3定义SRGAN损失函数209

    7.2.4训练网络210

    7.3结果分析211

    小结213

    课后习题213

    彭小红,女,广东海洋大学数学与计算机学院教授,院长,硕士生导师,重量一流专业建设点(计算机科学与技术)负责人、广东省“计算机科学与技术专业”教学团队负责人、广东省“计算机科学与技术专业综合改革试点”负责人、广东省一流课程“计算机组成与结构”负责人、南粤优秀教师。 研究方向:智能系统及其智能信息处理、智能水下机器人。先后主持广东省科技计划、南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江)、广东省高校创新强校工程等课题10余项,发表学术论文30余篇(其中SCI/EI收录16篇),译著1部;以第一完成人获得专利6项、计算机软件著作权22项,获湛江市科学技术进步奖二等奖1项、三等奖2项。 主讲本科专业课程:《计算机组成与结构》、《计算机接口技术》、《微机原理及接口》、《汇编语言与接口技术》、《生产实习》,研究生课程:《计算机体系结构》、《人工智能导论》;近五年,主持省部级以上协同育人、质量工程、教学改革项目9项,广东省研究生教育创新计划项目1项,发表教改论文8篇;获得广东海洋大学教学成果特等奖和一等奖、广东海洋大学教学质量优秀奖。指导学生参加学科竞赛获重量和省部级奖励26项,荣获得互联网+大学生创新创业大赛、挑战杯大赛、中国软件杯、中国计算机设计大赛优秀指导教师称号。
    张良均 资深大数据专家,广东泰迪智能科技股份有限公司董事长,国家科技部入库技术专家,教育部全国专业学位水平评估专家,工信部教育与考试中心入库专家,中国工业与应用数学学会理事,广东省工业与应用数学学会副理事长,广东省高等职业教育教学指导委员会委员,华南师范大学、中南财经政法大学等40余所高校校外硕导或兼职教授,泰迪杯全国数据挖掘挑战赛发起人。 曾在国内外重要学术刊物上发表学术论文10余篇,主导编写图书专著60余部,其中获普通高等教育“十一五”规划教材一部,“十三五”职业教育国家规划教材一部;参与标准建设4项,主持重量课题1项、省部级课题4项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书,具有信访、电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景,并荣获中国产学研合作促进奖、中国南方电网公司发明专利一等奖、广东省农业技术推广二等奖、广州市荔湾区科学技术进步奖。

    理论与实战结合。本书以深度学习在计算机视觉的应用为主线,注重任务案例的学习,以深度学习常用技术与任务案例相结合的方式,介绍了使用深度学习TensorFlow框架实现深度学习视觉任务的主要方法。
    以应用为导向。本书从传统图像处理技术到深度学习视觉基础任务介绍,再到具体深度学习视觉任务实现,让读者明白如何利用所学知识来解决问题,从而真正理解并应用所学知识。
    注重启发式教学。本书大部分章节紧扣深度学习视觉任务需求展开,不堆积知识点,着重于思路的启发与解决方案的实施。通过对深度学习视觉任务介绍到实现的完成工作流程的体验,让读者真正理解并掌握深度学习视觉的相关技术。


    本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式,深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章,内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于 Faster R-CNN 的目标检测实战、基于 U-Net 的城市道路场景分割实战、基于SRGAN 的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题,希望能够帮助读者在计算机视觉基础任务中应用算法,巩固所学内容。
    本书可以作为高校人工智能相关专业教材,也可以作为从事计算机视觉技术研究的从业者和科技人员的参考用书。对于有一定基础和经验的读者,本书也能帮助他们查漏补缺,深入理解和掌握相关原理及方法,提升解决实际问题的能力。


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