機器視覺的開發實踐 邢萌 9787566137555 【台灣高等教育出版社】

內容簡介
《機器視覺的開發實踐》著力于介紹機器視覺的基本理論、架構和主要技術等，利用深度學習常見框架TensorFlow等，創建強大的圖像處理應用程序，並給出了具體的開發實踐。
《機器視覺的開發實踐》主要內容包括機器視覺基礎，神經網路與機器視覺，機器學習開發實踐環境，圖像分類、分割、生成和目標檢測等，給出了機器視覺高級概念和新前沿，為機器視覺研究領域提供了良好的理論指導和技術支撐。
《機器視覺的開發實踐》可供從事機器視覺方面的工程技術人員參考閱讀。

目錄
第1章 機器視覺基礎
1 1 機器視覺概述
1 2 機器視覺系統的任務
1 3 機器視覺系統的構成
1 4 機器視覺原理
第2章 神經網路與機器視覺
2 1 神經網路基礎
2 2 卷積神經網路
2 3 典型CNN架構模型
2 4 常見深度學習框架
第3章 機器學習開發實踐環境
3 1 Anaconda開發平台
3 2 嵌入式機器視覺開發平台
3 3 常用數據集
第4章 圖像分類開發實踐
4 1 圖像分類基本概念及原理
4 2 典型分類模型
4 3 軟硬體開發環境
4 4 圖像分類實戰
第5章 目標檢測開發實踐
5 1 目標檢測的任務
5 2 目標檢測的性能指標
5 3 目標檢測的演算法模型
5 4 YOLOv5目標檢測訓練模型
5 5 YOLOv5實戰
第6章 圖像分割開發實踐
6 1 圖像分割基本概念
6 2 傳統圖像分割方法
6 3 基於深度學習的圖像分割方法
第7章 圖像生成技術
7 1 圖像生成的基本思想
7 2 圖像生成網路理論
7 3 生成對抗網路演算法推導
7 4 WGAN的原理
7 5 WGAN的實現
7 6 WGAN圖像生成實戰
參考文獻

前言/序言
本書從機器視覺和深度學習的基礎概念入手，以流行的深度學習框架PyTorch為基礎，展示深度學習在計算機視覺方面的應用。作為機器視覺的入門和實戰教程，本書以簡潔易懂的語言和示例介紹相關機器視覺和深度學習的理論知識，並介紹如何更好地使用PyTorch深度學習框架來處理機器視覺方面的問題。
本書共7章，主要內容如下：
第1章機器視覺基礎。本章介紹了有關機器視覺的基礎知識，包括機器視覺的概念、發展和應用，分析了機器視覺的任務，研究了機器視覺的構成及各組成部分的主要功能，並從圖像雜訊、圖像濾波、幾何變換和圖像特徵四個方面深入分析了機器視覺的原理，為後續相關內容的研究奠定了基礎。
第2章神經網路與機器視覺。本章介紹了神經網路基礎、卷積神經網路、典型CNN架構模型及常見深度學習框架。其中，典型CNN架構模型包括LeNet-5、AlexNet、GoogleNet、VGGNet、ResNet等；常見的深度學習框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe、CNTK、MXNet等。
第3章機器學習開發實踐環境。本章首先介紹了機器學習開發所用到的實踐環境，包括Anaconda開發平台的基礎知識及其安裝方法，以及嵌入式機器視覺開發平台及其相關技術；其次介紹了如何安裝Anaconda，以及在Anaconda環境下安裝TensorFlow和PyTorch框架的方法；最後介紹了機器視覺開發常用的幾種數據集，並給出了示例。
第4章圖像分類開發實踐。本章主要介紹了圖像分類基本概念及原理、典型分類模型和圖像分類的軟硬體開發環境，並通過實戰的方式對圖像分類進行了介紹，包括數據預處理、模型搭建、訓練及最後的驗證。
第5章目標檢測開發實踐。本章首先從目標檢測任務的需求出發，對目標檢測的性能指標做了介紹；其次介紹了傳統的基於特徵的目標檢測演算法模型及利用卷積神經網路進行目標檢測演算法模型，著重介紹了YOLO模型及原理，特別是演算法的訓練與預測中的具體細節；最後給出了如何使用PyTorch實現YOLOv5演算法。
第6章圖像分割開發實踐。本章首先介紹了圖像分割的基本概念，包括圖像分割的內容、類別及目的；其次介紹了基於閾值、區域、邊緣檢測等的常見傳統圖像分割方法，包括基本思想和具體程序實現；最後介紹了當前基於深度學習的核心思想和常用數據集，分析了經典分割框架FCN的基本原理，在此基礎上介紹其改進后提出的UNet方法，並在介紹相關演算法基本原理的基礎上，給出了主要實驗過程和關鍵代碼以供參考。
第7章圖像生成技術。圖像生成領域內主流的圖像生成技術有三類，分別是PixelCNN像素卷積網路、VAE變分自編碼器和GAN生成對抗網路。本章選擇了最近熱門的GAN生成對抗網路作為主要內容，重點介紹了生成對抗網路思想及演算法推導，利用PyTorch實現了WGAN演算法，並利用不同的數據集來生成圖像。
本書可為機器視覺研究領域提供良好的理論指導和技術支撐，進一步地，讀者可結合典型應用場景，依據本書提供的經典案例和代碼，開展具體實踐驗證。編者結合多年在機器視覺方面的科研與教學經驗，參考國內外最新研究成果，總結並編寫本書，希望對讀者有所幫助。