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

第1章計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)簡介
1.1使用OpenCV處理圖像
1.1.1使用OpenCV檢測顏色
1.1.2使用OpenCV檢測形狀
1.1.3使用OpenCV檢測人臉
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)過程
1.3.2流行的深度學(xué)習(xí)程序庫
1.4小結(jié)
習(xí)題
拓展閱讀
第2章面向計(jì)算機(jī)視覺的深度學(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開發(fā)基于CNN的深度學(xué)習(xí)解決方案
2.5小結(jié)
習(xí)題
拓展閱讀
 
 
 
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)行德國交通標(biāo)志分類
3.4小結(jié)
習(xí)題
拓展閱讀
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
拓展閱讀
第5章使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)檢測
5.1目標(biāo)檢測
5.1.1目標(biāo)分類、目標(biāo)定位與目標(biāo)檢測
5.1.2目標(biāo)檢測的應(yīng)用案例
5.2目標(biāo)檢測方法
5.3目標(biāo)檢測的深度學(xué)習(xí)框架
5.3.1目標(biāo)檢測的滑窗法
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單階段多框檢測器
5.5遷移學(xué)習(xí)
5.6實(shí)時(shí)的目標(biāo)檢測Python實(shí)現(xiàn)
5.7小結(jié)
習(xí)題
拓展閱讀
第6章人臉識(shí)別與手勢識(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手勢識(shí)別Python解決方案
6.5小結(jié)
習(xí)題
拓展閱讀
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
拓展閱讀
第8章端到端的網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)
8.1深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目需求
8.2深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的開發(fā)過程
8.2.1業(yè)務(wù)問題的定義
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)的建模過程
8.3.1遷移學(xué)習(xí)
8.3.2常見錯(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
拓展閱讀
附錄A
A1CNN中的主要激活函數(shù)與網(wǎng)絡(luò)層
A2Google Colab