深入理解計(jì)算機(jī)視覺(jué)：關(guān)鍵算法解析與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
本書(shū)對(duì)二維、三維目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)涉及的骨干網(wǎng)絡(luò)及入門(mén)必備的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法進(jìn)行全面的介紹。本書(shū)由淺入深地介紹了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士頓房產(chǎn)、ModelNet等經(jīng)典二維、三維數(shù)據(jù)集和相關(guān)國(guó)際賽事，還介紹了TensorFlow中的二維卷積層、全連接層、激活層、池化層、批次歸一化層、隨機(jī)失活層的算法和梯度下降原理，AlexNet、VGG、ResNet、DarkNet、CSP-DarkNet等經(jīng)典骨干網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)原理，以及PointNet、GCN等三維計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此外，本書(shū)通過(guò)設(shè)計(jì)巧妙且具體的案例，讓讀者穩(wěn)步建立扎實(shí)的編程能力，包括數(shù)據(jù)集的制作和解析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)能力和開(kāi)銷估算、損失函數(shù)的設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)模式和靜態(tài)模式的訓(xùn)練方法和過(guò)程控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣計(jì)算模型量化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的云計(jì)算部署。完成本書(shū)的學(xué)習(xí)，讀者可以繼續(xù)閱讀與本書(shū)緊密銜接的《深入理解計(jì)算機(jī)視覺(jué)：在邊緣端構(gòu)建高效的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)》，將所學(xué)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)知識(shí)運(yùn)用到目標(biāo)檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，對(duì)邊緣計(jì)算環(huán)境下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行游刃有余的調(diào)整。
·16.7萬(wàn)字
