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深入理解計算機視覺:在邊緣端構建高效的目標檢測應用
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本書按實戰(zhàn)項目研發(fā)的先后順序,介紹了目標檢測神經(jīng)網(wǎng)絡從研發(fā)到運營的全生命周期。首先介紹了目標檢測場景下的圖片標注方法和數(shù)據(jù)格式,以及與之密切相關的特征融合網(wǎng)絡和預測網(wǎng)絡;介紹了數(shù)據(jù)“后處理”所涉及的NMS算法及其變種,在此基礎上,讀者只需結合各式各樣的骨干網(wǎng)絡就可以搭建完整的一階段目標檢測神經(jīng)網(wǎng)絡模型。接下來介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的動態(tài)模式和靜態(tài)模式兩種訓練方法,以及訓練過程中的數(shù)據(jù)監(jiān)控和異常處理。最后以亞馬遜云和谷歌Coral開發(fā)板為例,介紹了云端部署和邊緣端部署神經(jīng)網(wǎng)絡的兩種部署方法。其中,對于邊緣端部署,本書還詳細介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡量化模型的基礎原理和模型編譯邏輯,這對將神經(jīng)網(wǎng)絡轉化為可獨立交付的產(chǎn)品至關重要。本書還結合智慧交通、智慧后勤、自動駕駛等項目,介紹了計算機視覺數(shù)據(jù)增強技術和神經(jīng)網(wǎng)絡性能評估原理,以及邊緣計算網(wǎng)關、邊緣計算系統(tǒng)、自動駕駛數(shù)據(jù)的計算原理和PointNet++等多個三維目標檢測神經(jīng)網(wǎng)絡,幫助讀者快速將計算機視覺技術運用到實際生產(chǎn)中。

張晨然 ·基礎知識 ·19.6萬字

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