深度學習與機器人 張銳 9787121458644 【台灣高等教育出版社】

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書名：深度學習與機器人
ISBN：9787121458644
出版社：電子工業
著編譯者：張銳
叢書名：智能駕駛理論與實踐系列叢書
頁數：234
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1542655
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內容簡介

本書基於卷積神經網絡和圖像識別方法，介紹了PyTorch和PaddlePaddle兩種框架，並結合移動機器人講解了具體的開發過程。書中所用的硬體平台，帶有兩個攝像頭感測器，為機器人和無人駕駛車輛多攝像頭導航提供了理論指導。書中提到的模擬沙盤，正是機器人作為園區巡檢或無人配送實例的縮影。通過基於理論的實踐，本書不局限於具體的平台和場景，可以作為實現深度學習的通用化方法。本書源於工程化實踐，抽象為具體方法和案例，為學習基於深度學習的機器人技術提供了指南。 本書可供從事移動機器人和無人駕駛研究的科研工作者、高校教師及相關專業學生使用。

目錄

認知篇
第1章 人工智能、深度學習和計算機視覺
1 1 人工智能簡介
1 2 人工智能的發展
1 3 深度學習簡介
1 4 計算機視覺
第2章 卷積神經網絡及應用介紹
2 1 神經網絡結構
2 1 1 神經元與感知器
2 1 2 神經網絡
2 2 圖像識別的任務
2 2 1 視覺感知
2 2 2 圖像表達
2 2 3 畫面不變性
2 3 卷積神經網絡結構
2 3 1 卷積層
2 3 2 池化
2 3 3 激活函數
2 3 4 全連接層
2 3 5 卷積神經網絡訓練
2 4 軟體環境安裝
2 4 1 Python環境安裝
2 4 2 Numpy功能包安裝
2 5 卷積神經網絡代碼詳解
2 5 1 Numpy功能包導入
2 5 2 卷積層的實現
2 5 3 Max Pooling層的實現
2 6 網路參數調整或微調
框架篇
第3章 圖像分類及目標檢測
3 1 圖像分類簡介
3 1 1 AlexNet
3 1 2 VGG
3 1 3 GoogLeNet
3 1 4 ResNet
3 2 目標檢測
3 2 1 目標檢測簡介
3 2 2 RCNN基礎
3 2 3 Faster RCNN原理
3 2 4 Yolo系列演算法
3 2 5 Yolov3案例
第4章 PyTorch基礎
4 1 PyTorch簡介
4 1 1 Tensor數據類型
4 1 2 Tensor運算
4 1 3 搭建簡單的神經網絡
4 2 自動求梯度
4 3 構建模型和優化參數
4 3 1 torch nn
4 3 2 torch optim
4 4 案例：基於PyTorch的CIFAR-10圖片分類
第5章 PaddlePaddle基礎
5 1 PaddlePaddle卷積神經網絡基礎
5 1 1 CNN的構成
5 1 2 卷積層
5 1 3 填充
5 1 4 步長
5 1 5 多通道卷積
5 1 6 多卷積核卷積
5 1 7 特徵圖大小
5 1 8 池化層
5 1 9 全連接層
5 2 PaddlePaddle基本運算
5 3 使用PaddlePaddle高層API直接調用分類網路
5 4 手寫數字識別案例
5 4 1 數據處理及數據載入
5 4 2 網路結構和設置學習率
5 4 3 模型訓練及模型推理
實戰篇
第6章 深度學習智能車項目
6 1 智能車硬體架構設計
6 2 深度學習智能車各部分介紹
6 3 軟體安裝和使用
6 4 點亮深度學習智能車的車燈
6 4 1 深度學習智能車車燈介紹
6 4 2 智能車LED引腳連接配置
6 4 3 智能車LED電路設計
6 4 4 程序設計
6 4 5 執行程序和查看結果
6 5 智能車運動控制
6 5 1 智能車電機特徵
6 5 2 電機工作方式
6 5 3 智能車電機控制
6 5 4 智能車電機引腳連接配置
6 5 5 電機驅動電路
6 5 6 智能車驅動程序設計
6 5 7 執行程序和查看結果
6 6 智能車上位機與下位機通信
6 6 1 智能車下位機程序設計
6 6 2 智能車上位機程序設計
6 6 3 智能車串口通信調試
第7章 實戰案例
7 1 基於PaddlePaddle深度學習框架的安裝
7 2 車道線識別數據處理與模型構建
7 3 車道線識別訓練模型
7 4 標誌物檢測的數據採集與處理
7 5 Yolov5網路模型介紹
7 5 1 Yolov5網路結構
7 5 2 Yolov5相對於Yolov4和Yolov3的改進
7 6 標誌物識別的模型訓練
7 7 智能車無人駕駛實踐
7 7 1 無人駕駛沙盤模型
7 7 2 深度學習智能車
7 7 3 遙控使用
7 7 4 深度學習智能車
參考文獻
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