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內(nèi)容簡介

　　《機(jī)器視覺的開發(fā)實(shí)踐》著力于介紹機(jī)器視覺的基本理論、架構(gòu)和主要技術(shù)等，利用深度學(xué)習(xí)常見框架TensorFlow等，創(chuàng)建強(qiáng)大的圖像處理應(yīng)用程序，并給出了具體的開發(fā)實(shí)踐?！稒C(jī)器視覺的開發(fā)實(shí)踐》主要內(nèi)容包括機(jī)器視覺基礎(chǔ)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器視覺，機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)實(shí)踐環(huán)境，圖像分類、分割、生成和目標(biāo)檢測等，給出了機(jī)器視覺高級概念和新前沿，為機(jī)器視覺研究領(lǐng)域提供了良好的理論指導(dǎo)和技術(shù)支撐?！稒C(jī)器視覺的開發(fā)實(shí)踐》可供從事機(jī)器視覺方面的工程技術(shù)人員參考閱讀。

作者簡介

暫缺《機(jī)器視覺的開發(fā)實(shí)踐》作者簡介

圖書目錄

第1章機(jī)器視覺基礎(chǔ)
1．1 機(jī)器視覺概述
1．2 機(jī)器視覺系統(tǒng)的任務(wù)
1．3 機(jī)器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成
1．4 機(jī)器視覺原理

第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器視覺
2．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
2．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2．3 典型CNN架構(gòu)模型
2．4 常見深度學(xué)習(xí)框架

第3章機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)實(shí)踐環(huán)境
3．1 Anaconda開發(fā)平臺
3．2 嵌入式機(jī)器視覺開發(fā)平臺
3．3 常用數(shù)據(jù)集

第4章圖像分類開發(fā)實(shí)踐
4．1 圖像分類基本概念及原理
4．2 典型分類模型
4．3 軟硬件開發(fā)環(huán)境
4．4 圖像分類實(shí)戰(zhàn)

第5章目標(biāo)檢測開發(fā)實(shí)踐
5．1 目標(biāo)檢測的任務(wù)
5．2 目標(biāo)檢測的性能指標(biāo)
5．3 目標(biāo)檢測的算法模型
5．4 YOLOv5目標(biāo)檢測訓(xùn)練模型
5．5 YOLOv5實(shí)戰(zhàn)

第6章圖像分割開發(fā)實(shí)踐
6．1 圖像分割基本概念
6．2 傳統(tǒng)圖像分割方法
6．3 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法

第7章圖像生成技術(shù)
7．1 圖像生成的基本思想
7．2 圖像生成網(wǎng)絡(luò)理論
7．3 生成對抗網(wǎng)絡(luò)算法推導(dǎo)
7．4 WGAN的原理
7．5 WGAN的實(shí)現(xiàn)
7．6 WGAN圖像生成實(shí)戰(zhàn)

參考文獻(xiàn)