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機(jī)器視覺理論與實(shí)戰(zhàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787111756491
- 條形碼：9787111756491 ; 978-7-111-75649-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
機(jī)器視覺理論與實(shí)戰(zhàn) 本書特色
本書遵循教指委相關(guān)指導(dǎo)文件和高等院校學(xué)生學(xué)習(xí)規(guī)律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合。
機(jī)器視覺理論與實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和行業(yè)需求的日益旺盛，人工智能技術(shù)獲得了廣泛關(guān)注，在全社會(huì)形成了人工智能技術(shù)研究和應(yīng)用的熱潮。本書圍繞人工智能技術(shù)中的機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行介紹，重點(diǎn)講解應(yīng)用百度飛槳開源框架實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺項(xiàng)目開發(fā)的完整流程。本書共分7章：第1章對(duì)人工智能技術(shù)的發(fā)展階段和基本概念進(jìn)行了介紹，重點(diǎn)介紹了人工智能技術(shù)的核心內(nèi)容，尤其是機(jī)器視覺技術(shù)；第2章對(duì)人工智能技術(shù)中涉及的相關(guān)理論知識(shí)進(jìn)行了講解，幫助讀者掌握基本的數(shù)學(xué)方法；第3章通過(guò)案例，對(duì)百度飛槳的功能特點(diǎn)和使用方法進(jìn)行了詳細(xì)講解，幫助讀者快速掌握開發(fā)機(jī)器視覺項(xiàng)目的工具；作為本書的重點(diǎn)，第4~6章通過(guò)項(xiàng)目案例，詳細(xì)講解了OCR、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，通過(guò)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，幫助讀者掌握機(jī)器視覺項(xiàng)目開發(fā)的基本技能；第7章對(duì)人工智能技術(shù)未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了介紹與展望。
本書適合作為普通高等院校人工智能、計(jì)算機(jī)、電子信息、機(jī)器人、自動(dòng)化、機(jī)電一體化等專業(yè)本科生的教材，通過(guò)對(duì)書中內(nèi)容的學(xué)習(xí)，讀者可以掌握人工智能技術(shù)開發(fā)的基本技能。也可以作為從事人工智能技術(shù)研究、項(xiàng)目開發(fā)人員的參考書，快速實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目應(yīng)用落地。同時(shí)本書也適用于對(duì)人工智能技術(shù)感興趣的讀者，了解人工智能技術(shù)的一些基本概念和發(fā)展趨勢(shì)。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和行業(yè)需求的日益旺盛，人工智能技術(shù)獲得了廣泛關(guān)注，在全社會(huì)形成了人工智能技術(shù)研究和應(yīng)用的熱潮。本書圍繞人工智能技術(shù)中的機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行介紹，重點(diǎn)講解應(yīng)用百度飛槳開源框架實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺項(xiàng)目開發(fā)的完整流程。本書共分7章：第1章對(duì)人工智能技術(shù)的發(fā)展階段和基本概念進(jìn)行了介紹，重點(diǎn)介紹了人工智能技術(shù)的核心內(nèi)容，尤其是機(jī)器視覺技術(shù)；第2章對(duì)人工智能技術(shù)中涉及的相關(guān)理論知識(shí)進(jìn)行了講解，幫助讀者掌握基本的數(shù)學(xué)方法；第3章通過(guò)案例，對(duì)百度飛槳的功能特點(diǎn)和使用方法進(jìn)行了詳細(xì)講解，幫助讀者快速掌握開發(fā)機(jī)器視覺項(xiàng)目的工具；作為本書的重點(diǎn)，第4~6章通過(guò)項(xiàng)目案例，詳細(xì)講解了OCR、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割項(xiàng)目的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，通過(guò)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，幫助讀者掌握機(jī)器視覺項(xiàng)目開發(fā)的基本技能；第7章對(duì)人工智能技術(shù)未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了介紹與展望。
本書適合作為普通高等院校人工智能、計(jì)算機(jī)、電子信息、機(jī)器人、自動(dòng)化、機(jī)電一體化等專業(yè)本科生的教材，通過(guò)對(duì)書中內(nèi)容的學(xué)習(xí)，讀者可以掌握人工智能技術(shù)開發(fā)的基本技能。也可以作為從事人工智能技術(shù)研究、項(xiàng)目開發(fā)人員的參考書，快速實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目應(yīng)用落地。同時(shí)本書也適用于對(duì)人工智能技術(shù)感興趣的讀者，了解人工智能技術(shù)的一些基本概念和發(fā)展趨勢(shì)。
本書配有電子課件、教學(xué)大綱、習(xí)題解答和配套教學(xué)視頻等教學(xué)
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機(jī)器視覺理論與實(shí)戰(zhàn) 目錄
目錄
前言
第1章
緒論1
導(dǎo)讀1
本章知識(shí)點(diǎn)1
1.1 人工智能簡(jiǎn)介1
1.2 人工智能技術(shù)發(fā)展階段3
1.3 人工智能技術(shù)研究的各種學(xué)派4
1.4 人工智能技術(shù)研究領(lǐng)域5
1.5 機(jī)器視覺概述6
1.5.1 機(jī)器視覺主要分類7
1.5.2 機(jī)器視覺研究難點(diǎn)10
本章小結(jié)10
習(xí)題10
第2章
機(jī)器視覺相關(guān)理論12
導(dǎo)讀12
本章知識(shí)點(diǎn)12
2.1 機(jī)器視覺系統(tǒng)組成12
2.1.1 圖像采集系統(tǒng)14
2.1.2 圖像分析與處理系統(tǒng)17
2.2 常用數(shù)學(xué)方法18
2.2.1 歸一化18
2.2.2 正則化20
2.2.3 標(biāo)準(zhǔn)化20
2.2.4 梯度下降21
2.3 深度學(xué)習(xí)理論的由來(lái)23
2.3.1 MP模型23
2.3.2 感知機(jī)24
2.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26
2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28
2.4.1 總體結(jié)構(gòu)28
2.4.2 圖像原理28
2.4.3 卷積運(yùn)算28
2.4.4 池化運(yùn)算29
2.4.5 激活函數(shù)30
本章小結(jié)30
習(xí)題30
第3章
Paddle開發(fā)詳解32
導(dǎo)讀32
本章知識(shí)點(diǎn)32
3.1 Paddle介紹32
3.1.1 Paddle概述32
3.1.2 Paddle安裝指南32
3.1.3 Paddle工具箱34
3.1.4 Paddle API35
3.1.5 AI Studio平臺(tái)35
3.2 快速上手Paddle38
3.2.1 環(huán)境配置38
3.2.2 數(shù)據(jù)集定義與加載39
3.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理46
3.2.4 模型組網(wǎng)49
3.2.5 模型訓(xùn)練、評(píng)估與推理53
3.2.6 模型保存與加載59
3.2.7 推理部署63
本章小結(jié)74
習(xí)題74
第4章
OCR文字識(shí)別原理與實(shí)戰(zhàn)75
導(dǎo)讀75
本章知識(shí)點(diǎn)75
4.1 OCR概述75
4.1.1 OCR技術(shù)介紹76
4.1.2 文本檢測(cè)77
4.1.3 文本識(shí)別78
4.2 數(shù)顯屏數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)79
4.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)80
4.2.2 DBNet算法實(shí)現(xiàn)與解析81
4.2.3 CRNN算法實(shí)現(xiàn)與解析86
4.2.4 數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別算法開發(fā)90
4.2.5 案例總結(jié)101
4.3 芯片表面序列碼識(shí)別系統(tǒng)101
4.3.1 OCR算法實(shí)現(xiàn)101
4.3.2 序列碼識(shí)別算法開發(fā)104
4.3.3 系統(tǒng)測(cè)試與部署117
本章小結(jié)121
習(xí)題121
第5章
目標(biāo)檢測(cè)算法原理與實(shí)戰(zhàn)122
導(dǎo)讀122
本章知識(shí)點(diǎn)122
5.1 目標(biāo)檢測(cè)算法122
5.1.1 圖像處理122
5.1.2 現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 126
5.1.3 注意力機(jī)制137
5.1.4 關(guān)鍵技術(shù)148
5.2 人員摔倒檢測(cè)系統(tǒng)159
5.2.1 系統(tǒng)需求分析159
5.2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)160
5.2.3 算法開發(fā)173
5.2.4 系統(tǒng)測(cè)試與部署177
5.2.5 總結(jié)180
5.3 無(wú)人機(jī)航拍小目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)180
5.3.1 系統(tǒng)需求分析181
5.3.2 無(wú)人機(jī)小目標(biāo)算法開發(fā)182
本章小結(jié)189
習(xí)題190
第6章
語(yǔ)義分割原理與實(shí)戰(zhàn)191
導(dǎo)讀191
本章知識(shí)點(diǎn)191
6.1 語(yǔ)義分割概述191
6.2 基于UNet模型實(shí)現(xiàn)脊柱CT定位192
6.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)192
6.2.2 自適應(yīng)卷積塊和空間注意力模塊192
6.2.3 算法設(shè)計(jì)193
6.2.4 代碼實(shí)現(xiàn)198
6.2.5 系統(tǒng)測(cè)試202
本章小結(jié)204
習(xí)題204
第7章
人工智能技術(shù)新發(fā)展205
導(dǎo)讀205
本章知識(shí)點(diǎn)205
7.1 相關(guān)技術(shù)發(fā)展205
7.2 未來(lái)應(yīng)用領(lǐng)域206
7.3 大語(yǔ)言模型207
7.4 大模型未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)210
本章小結(jié)210
習(xí)題211
附錄 212
參考文獻(xiàn) 214
前言
第1章
緒論1
導(dǎo)讀1
本章知識(shí)點(diǎn)1
1.1 人工智能簡(jiǎn)介1
1.2 人工智能技術(shù)發(fā)展階段3
1.3 人工智能技術(shù)研究的各種學(xué)派4
1.4 人工智能技術(shù)研究領(lǐng)域5
1.5 機(jī)器視覺概述6
1.5.1 機(jī)器視覺主要分類7
1.5.2 機(jī)器視覺研究難點(diǎn)10
本章小結(jié)10
習(xí)題10
第2章
機(jī)器視覺相關(guān)理論12
導(dǎo)讀12
本章知識(shí)點(diǎn)12
2.1 機(jī)器視覺系統(tǒng)組成12
2.1.1 圖像采集系統(tǒng)14
2.1.2 圖像分析與處理系統(tǒng)17
2.2 常用數(shù)學(xué)方法18
2.2.1 歸一化18
2.2.2 正則化20
2.2.3 標(biāo)準(zhǔn)化20
2.2.4 梯度下降21
2.3 深度學(xué)習(xí)理論的由來(lái)23
2.3.1 MP模型23
2.3.2 感知機(jī)24
2.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26
2.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28
2.4.1 總體結(jié)構(gòu)28
2.4.2 圖像原理28
2.4.3 卷積運(yùn)算28
2.4.4 池化運(yùn)算29
2.4.5 激活函數(shù)30
本章小結(jié)30
習(xí)題30
第3章
Paddle開發(fā)詳解32
導(dǎo)讀32
本章知識(shí)點(diǎn)32
3.1 Paddle介紹32
3.1.1 Paddle概述32
3.1.2 Paddle安裝指南32
3.1.3 Paddle工具箱34
3.1.4 Paddle API35
3.1.5 AI Studio平臺(tái)35
3.2 快速上手Paddle38
3.2.1 環(huán)境配置38
3.2.2 數(shù)據(jù)集定義與加載39
3.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理46
3.2.4 模型組網(wǎng)49
3.2.5 模型訓(xùn)練、評(píng)估與推理53
3.2.6 模型保存與加載59
3.2.7 推理部署63
本章小結(jié)74
習(xí)題74
第4章
OCR文字識(shí)別原理與實(shí)戰(zhàn)75
導(dǎo)讀75
本章知識(shí)點(diǎn)75
4.1 OCR概述75
4.1.1 OCR技術(shù)介紹76
4.1.2 文本檢測(cè)77
4.1.3 文本識(shí)別78
4.2 數(shù)顯屏數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)79
4.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)80
4.2.2 DBNet算法實(shí)現(xiàn)與解析81
4.2.3 CRNN算法實(shí)現(xiàn)與解析86
4.2.4 數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別算法開發(fā)90
4.2.5 案例總結(jié)101
4.3 芯片表面序列碼識(shí)別系統(tǒng)101
4.3.1 OCR算法實(shí)現(xiàn)101
4.3.2 序列碼識(shí)別算法開發(fā)104
4.3.3 系統(tǒng)測(cè)試與部署117
本章小結(jié)121
習(xí)題121
第5章
目標(biāo)檢測(cè)算法原理與實(shí)戰(zhàn)122
導(dǎo)讀122
本章知識(shí)點(diǎn)122
5.1 目標(biāo)檢測(cè)算法122
5.1.1 圖像處理122
5.1.2 現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 126
5.1.3 注意力機(jī)制137
5.1.4 關(guān)鍵技術(shù)148
5.2 人員摔倒檢測(cè)系統(tǒng)159
5.2.1 系統(tǒng)需求分析159
5.2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)160
5.2.3 算法開發(fā)173
5.2.4 系統(tǒng)測(cè)試與部署177
5.2.5 總結(jié)180
5.3 無(wú)人機(jī)航拍小目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)180
5.3.1 系統(tǒng)需求分析181
5.3.2 無(wú)人機(jī)小目標(biāo)算法開發(fā)182
本章小結(jié)189
習(xí)題190
第6章
語(yǔ)義分割原理與實(shí)戰(zhàn)191
導(dǎo)讀191
本章知識(shí)點(diǎn)191
6.1 語(yǔ)義分割概述191
6.2 基于UNet模型實(shí)現(xiàn)脊柱CT定位192
6.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)192
6.2.2 自適應(yīng)卷積塊和空間注意力模塊192
6.2.3 算法設(shè)計(jì)193
6.2.4 代碼實(shí)現(xiàn)198
6.2.5 系統(tǒng)測(cè)試202
本章小結(jié)204
習(xí)題204
第7章
人工智能技術(shù)新發(fā)展205
導(dǎo)讀205
本章知識(shí)點(diǎn)205
7.1 相關(guān)技術(shù)發(fā)展205
7.2 未來(lái)應(yīng)用領(lǐng)域206
7.3 大語(yǔ)言模型207
7.4 大模型未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)210
本章小結(jié)210
習(xí)題211
附錄 212
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