計(jì)算機(jī)視覺(jué)：基于Python、Keras和TensorFlow的深度學(xué)習(xí)方法

第1章計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
1.1使用OpenCV處理圖像
1.1.1使用OpenCV檢測(cè)顏色
1.1.2使用OpenCV檢測(cè)形狀
1.1.3使用OpenCV檢測(cè)人臉
1.2深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)
1.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的動(dòng)力
1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層
1.2.3神經(jīng)元
1.2.4超參數(shù)
1.2.5ANN的連接與權(quán)重
1.2.6偏置項(xiàng)
1.2.7激活函數(shù)
1.2.8學(xué)習(xí)率
1.2.9反向傳播
1.2.10過(guò)度擬合
1.2.11梯度下降算法
1.2.12損失函數(shù)
1.3深度學(xué)習(xí)的工作原理
1.3.1深度學(xué)習(xí)過(guò)程
1.3.2流行的深度學(xué)習(xí)程序庫(kù)
1.4小結(jié)
習(xí)題
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第2章面向計(jì)算機(jī)視覺(jué)的深度學(xué)習(xí)
2.1使用TensorFlow和Keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)
2.2張量
2.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3.1卷積
2.3.2池化層
2.3.3全連接層
2.4開(kāi)發(fā)基于CNN的深度學(xué)習(xí)解決方案
2.5小結(jié)
習(xí)題
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第3章使用LeNet進(jìn)行圖像分類
3.1深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
3.2LeNet架構(gòu)
3.2.1LeNet1架構(gòu)
3.2.2LeNet4架構(gòu)
3.2.3LeNet5架構(gòu)
3.2.4增強(qiáng)LeNet4架構(gòu)
3.3使用LeNet創(chuàng)建圖像分類模型
3.3.1使用LeNet進(jìn)行MNIST分類
3.3.2使用LeNet進(jìn)行德國(guó)交通標(biāo)志分類
3.4小結(jié)
習(xí)題
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第4章VGG和AlexNet網(wǎng)絡(luò)
4.1AlexNet和VGG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.1.1AlexNet模型架構(gòu)
4.1.2VGG模型架構(gòu)
4.2使用AlexNet和VGG開(kāi)發(fā)應(yīng)用案例
4.2.1CIFAR數(shù)據(jù)集
4.2.2使用AlexNet模型處理CIFAR10數(shù)據(jù)集
4.2.3使用VGG模型處理CIFAR10數(shù)據(jù)集
4.3AlexNet模型和VGG模型的比較
4.4使用CIFAR100數(shù)據(jù)集
4.5小結(jié)
習(xí)題
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第5章使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)
5.1目標(biāo)檢測(cè)
5.1.1目標(biāo)分類、目標(biāo)定位與目標(biāo)檢測(cè)
5.1.2目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用案例
5.2目標(biāo)檢測(cè)方法
5.3目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)框架
5.3.1目標(biāo)檢測(cè)的滑窗法
5.3.2邊界框方法
5.3.3重疊度指標(biāo)
5.3.4非極大性抑制
5.3.5錨盒
5.4深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
5.4.1基于區(qū)域的 CNN
5.4.2Fast RCNN
5.4.3Faster RCNN
5.4.4YOLO算法
5.4.5單階段多框檢測(cè)器
5.5遷移學(xué)習(xí)
5.6實(shí)時(shí)的目標(biāo)檢測(cè)Python實(shí)現(xiàn)
5.7小結(jié)
習(xí)題
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第6章人臉識(shí)別與手勢(shì)識(shí)別
6.1人臉識(shí)別
6.1.1人臉識(shí)別的應(yīng)用
6.1.2人臉識(shí)別的過(guò)程
6.2人臉識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模式
6.2.1Facebook的DeepFace解決方案
6.2.2FaceNet的人臉識(shí)別
6.3FaceNet的Python實(shí)現(xiàn)
6.4手勢(shì)識(shí)別Python解決方案
6.5小結(jié)
習(xí)題
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第7章基于深度學(xué)習(xí)的視頻分析
7.1視頻處理
7.2視頻分析的應(yīng)用
7.3梯度消失和梯度爆炸
7.3.1梯度消失
7.3.2梯度爆炸
7.4ResNet架構(gòu)
7.5Inception網(wǎng)絡(luò)
7.5.11×1卷積
7.5.2GoogLeNet架構(gòu)
7.5.3Inception v2中的改進(jìn)
7.5.4Inception v3模型
7.6視頻分析
7.7使用Inception v3和ResNet創(chuàng)建Python解決方案
7.8小結(jié)
習(xí)題
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第8章端到端的網(wǎng)絡(luò)模型開(kāi)發(fā)
8.1深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目需求
8.2深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)過(guò)程
8.2.1業(yè)務(wù)問(wèn)題的定義
8.2.2源數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)收集階段
8.2.3數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理
8.2.4數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和擴(kuò)充
8.2.5圖像樣本增強(qiáng)
8.3深度學(xué)習(xí)的建模過(guò)程
8.3.1遷移學(xué)習(xí)
8.3.2常見(jiàn)錯(cuò)誤/挑戰(zhàn)和模型性能提高
8.3.3模型的部署與維護(hù)
8.4小結(jié)
習(xí)題
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附錄A
A1CNN中的主要激活函數(shù)與網(wǎng)絡(luò)層
A2Google Colab