深度學習應用與實踐 賈豔光 9787121479175 【台灣高等教育出版社】

內容簡介
本書以項目為載體，依序對機器學、深度學和計算機視覺進行實踐探究，幫助讀者認識三者的關係，聚焦深度學技術應用的重點領域計算機視覺，從調用雲服務接口和開發模型兩個方面做深層次探究。本書以企業用人需求為導向，以崗位技能和綜合素質為核心，通過理論教學與實踐教學相結合的方式，在培養具有深度學技術應用意識，能夠根據不同行業的不同需求，進行深度學應用開發的高水平技術技能型人才。全書共 3 篇：入門篇（項目1∼項目3）為走進深度學，分別對機器學、深度學和計算機視覺展開學；基礎篇（項目4∼項目8）為應用雲服務接口，以計算機視覺的基礎任務為主線，圍繞智能交通領域介紹圖像去霧、圖像分類、目標檢測、圖像分割、文字識別的基本概念及對應服務接口的使用；進篇（項目9∼項目12）為開發計算機視覺模型，銜接基礎篇，深入講解計算機視覺的主流 算法和評估指標，指導讀者搭建模型並進行訓練，開發計算機視覺模型。本書既可以作為職業學校人工智能相關業的教材，也可以作為深度學應用的參考書。

目錄

入門篇 走進深度學
項目 1 認識機器學 002
案例導入 002
學目標 003
項目描述 003
項目分析 003
知識準備 004
項目實施 009
任務 1 登錄平臺下載圖像 010
任務 2 使用 PPT 實現摳圖 013
任務 3 使用人工智能實現摳圖 018
任務 4 摳圖結果的對比 021
拓展學 021
思政課堂 022
工作頁 023
項目 2 認識深度學 025
案例導入 025
學目標 025
項目描述 025
項目分析 026
知識準備 026
項目實施 032
任務 1 認識經網絡
可視化平臺 033
任務 2 執行簡單的分類識別 037
任務 3 執行複雜的分類識別 040
拓展學 042
思政課堂 042
工作頁 043
項目 3 認識計算機視覺 046
案例導入 046
學目標 047
項目描述 047
項目分析 047
知識準備 047
項目實施 053
任務 1 實訓環境準備 054
任務 2 體驗圖像分類人工智能功能 056
任務 3 體驗目標檢測人工智能功能 058
任務 4 體驗圖像分割人工智能功能 059
任務 5 體驗人體姿態估計人工智能功能 061
拓展學 061
思政課堂 062
工作頁 063
基礎篇 應用雲服務接口
項目 4 基於 API 實現圖像去霧 068
案例導入 068
學目標 068
項目描述 069
項目分析 069
知識準備 070
項目實施 076
任務 1 獲取 API 請求 077
任務 2 調用圖像去霧 API 080
任務 3 結果可視化 082
拓展學 083
思政課堂 083
工作頁 085
項目 5 基於 API 實現車型識別 088
案例導入 088
學目標 088
項目描述 088
項目分析 089
知識準備 089
項目實施 095
任務 1 獲取車型識別 API 請求 096
任務 2 調用車型識別 API 100
任務 3 結果可視化 104
拓展學 105
思政課堂 105
工作頁 107
項目 6 基於 API 實現車輛檢測 110
案例導入 110
學目標 110
項目描述 110
項目分析 111
知識準備 111
項目實施 118
任務 1 獲取車輛檢測 API 請求 119
任務 2 調用車輛檢測 API 123
任務 3 結果可視化 125
拓展學 126
思政課堂 127
工作頁 128
項目 7 基於 API 實現行人分割 131
案例導入 131
學目標 131
項目描述 131
項目分析 132
知識準備 132
項目實施 140
任務 1 獲取人像分割 API 請求 141
任務 2 調用人像分割 API 144
任務 3 結果可視化 146
拓展學 147
思政課堂 148
工作頁 149
項目 8 基於 API 實現車牌識別 153
案例導入 153
學目標 153
項目描述 154
項目分析 154
知識準備 154
項目實施 159
任務 1 獲取車牌識別 API 請求 160
任務 2 調用車牌識別 API 163
任務 3 結果可視化 165
拓展學 166
思政課堂 166
工作頁 168
進篇 開發計算機視覺模型
項目 9 基於 ResNet 實現服飾分類 172
案例導入 172
學目標 172
項目描述 172
項目分析 173
知識準備 173
項目實施 178
任務 1 查看服飾分類數據集 179
任務 2 加載服飾分類數據集 183
任務 3 訓練服飾分類模型 187
任務 4 評估服飾分類模型 190
任務 5 署服飾分類模型 192
拓展學 196
思政課堂 196
工作頁 198
項目 10 基於 YOLOv3 實現零售櫃商品檢測 202
案例導入 202
學目標 202
項目描述 203
項目分析 203
知識準備 203
項目實施 208
任務 1 準備商品圖像數據 209
任務 2 訓練商品檢測模型 215
任務 3 評估商品檢測模型 219
任務 4 署商品檢測模型 221
拓展學 229
思政課堂 230
工作頁 231
項目 11 基於 U-Net 實現服飾分割 235
案例導入 235
學目標 235
項目描述 235
項目分析 236
知識準備 236
項目實施 239
任務 1 查看服飾分割數據集 240
任務 2 清洗服飾分割數據集 242
任務 3 劃分服飾分割數據集 244
任務 4 訓練服飾分割模型 248
任務 5 評估服飾分割模型 251
任務 6 署服飾分割模型 254
拓展學 256
思政課堂 257
工作頁 258
項目 12 基於 CRNN 的商品圖像文字識別 261
案例導入 261
學目標 261
項目描述 262
項目分析 262
知識準備 262
項目實施 265
任務 1 導入數據集 266
任務 2 識別圖像中的文字 269
任務 3 檢測敏感詞 271
拓展學 272
思政課堂 273
工作頁 274
參考文獻 277

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