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深度學習
深度學習工程實踐 版權信息
- ISBN：9787121466731
- 條形碼：9787121466731 ; 978-7-121-46673-1
- 裝幀：平塑勒
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學習工程實踐 內容簡介
本書包含代碼實踐和案例實踐，運用OpenCV、PyTorch等框架工具詳細講解中文車牌識別檢測、采用三元組的FaceNet人臉識別理論與實踐、車道檢測的兩種深度學習思路及煙霧檢測4大實踐項目。相關理論可參考《基于深度學習的目標檢測原理與應用》一書，從而學以致用、融會貫通。
深度學習工程實踐 目錄
第1章 本書實踐項目 001
1.1 中文車牌識別檢測 001
1.2 采用三元組的FaceNet人臉識別理論與實踐 002
1.3 車道檢測的兩種深度學習思路 003
1.4 煙霧檢測 004
第2章 中文車牌識別檢測 006
2.1 車牌位置識別 006
2.2 車牌文字識別 014
2.3 探討模型效果 017
第3章 采用三元組的FaceNet人臉識別
理論與實踐 024
3.1 FaceNet人臉識別 024
3.1.1 人臉識別簡介 024
3.1.2 傳統方法 025
3.1.3 深度學習方法（MTCNN方法） 026
3.1.4 FaceNet原理 027
3.2 FaceNet代碼實踐 030
3.2.1 FaceNet模型代碼 030
3.2.2 FaceNet數據集代碼 036
3.3 FaceNet訓練 039
第4章 車道檢測的兩種深度學習思路 049
4.1 使用語義分割方法 050
4.1.1 SegNet網絡結構 050
4.1.2 SegNet代碼實踐 051
4.1.3 SegNet網絡車道檢測優缺點 054
4.2 Spatial-CNN方法 055
4.2.1 Spatial-CNN模型結構 055
4.2.2 Spatial-CNN代碼實踐和效果展現 058
4.2.3 Spatial-CNN訓練 061
第5章 煙霧檢測 069
5.1 煙霧檢測難點 070
5.2 解決方案 071
5.3 使用傳統方法的煙霧檢測及其效果評估 072
5.3.1 HOG SVM檢測 072
5.3.2 LBP SVM檢測 078
5.4 利用VGG-16進行煙霧檢測 083
5.4.1 VGG-16 SVM檢測 084
5.4.2 訓練SVM和預測評估 086
5.4.3 全連接神經網絡 086
1.1 中文車牌識別檢測 001
1.2 采用三元組的FaceNet人臉識別理論與實踐 002
1.3 車道檢測的兩種深度學習思路 003
1.4 煙霧檢測 004
第2章 中文車牌識別檢測 006
2.1 車牌位置識別 006
2.2 車牌文字識別 014
2.3 探討模型效果 017
第3章 采用三元組的FaceNet人臉識別
理論與實踐 024
3.1 FaceNet人臉識別 024
3.1.1 人臉識別簡介 024
3.1.2 傳統方法 025
3.1.3 深度學習方法（MTCNN方法） 026
3.1.4 FaceNet原理 027
3.2 FaceNet代碼實踐 030
3.2.1 FaceNet模型代碼 030
3.2.2 FaceNet數據集代碼 036
3.3 FaceNet訓練 039
第4章 車道檢測的兩種深度學習思路 049
4.1 使用語義分割方法 050
4.1.1 SegNet網絡結構 050
4.1.2 SegNet代碼實踐 051
4.1.3 SegNet網絡車道檢測優缺點 054
4.2 Spatial-CNN方法 055
4.2.1 Spatial-CNN模型結構 055
4.2.2 Spatial-CNN代碼實踐和效果展現 058
4.2.3 Spatial-CNN訓練 061
第5章 煙霧檢測 069
5.1 煙霧檢測難點 070
5.2 解決方案 071
5.3 使用傳統方法的煙霧檢測及其效果評估 072
5.3.1 HOG SVM檢測 072
5.3.2 LBP SVM檢測 078
5.4 利用VGG-16進行煙霧檢測 083
5.4.1 VGG-16 SVM檢測 084
5.4.2 訓練SVM和預測評估 086
5.4.3 全連接神經網絡 086
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深度學習工程實踐 作者簡介
翟中華，清華大學經管學院《創新創業實驗室》實踐項目指導老師、北京洪策元創智能科技有限公司CEO、AI火箭營首席講師。畢業于清華大學，長期從事機器學習、深度學習等方面的工作，先后在互聯網、互聯網金融等行業公司主持技術工作，曾在互聯網征信、大數據等行業公司任技術總監。在AI火箭營講授的課程《深度學習理論與Pytorch實踐》廣受好評。自ChatGPT發布以來，積極布局GPT技術與應用，已在國外先進開源模型基礎上訓練中文自研模型，開發了智能客服、智能律師助手、智能問診助理等行業大模型應用。
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