Python计算机视觉与深度学习实战电子书

前言

深度学习前景

我的心得体会

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本书内容

本书编者

本书读者对象

第 1 章 机器学习与sklearn

1.1 sklearn环境配置

1.1.1 环境要求

1.1.2 安装方法

1.1.3 修改pip源

1.1.4 安装Jupyter Notebook

1.2 数据集

1.2.1 自带的小型数据集

1.2.2 在线下载的数据集

1.2.3 计算机生成的数据集

1.3 分类

1.3.1 加载数据与模型

1.3.2 建立分类模型

1.3.3 模型的训练及预测

1.3.4 模型评价

1.4 回归

1.4.1 线性回归

1.4.2 回归模型评价

1.5 聚类

1.5.1 K-means

1.5.2 DBSCAN

1.5.3 聚类实例

1.6 降维

1.6.1 PCA降维

1.6.2 LDA降维

1.7 模型验证

1.8 模型持久化

1.8.1 joblib

1.8.2 pickle

1.9 小结

第 2 章 传统图像处理方法

2.1 图像分类

2.1.1 HOG的原理

2.1.2 工具介绍

2.1.3 CIFAR-10分类

2.1.4 手写字符分类

2.2 目标检测

2.3 图像分割

2.4 图像搜索

2.5 小结

第 3 章 深度学习与PyTorch

3.1 框架介绍

3.2 环境配置

3.3 运算基本单元

3.3.1 Tensor数据类型

3.3.2 Tensor与ndarray

3.3.3 CPU与GPU运算

3.3.4 PyTorch实现K-means

3.4 自动求导

3.5 数据加载

3.5.1 Dataset

3.5.2 DataLoader

3.6 神经网络工具包

3.6.1 Module模块

3.6.2 线性层

3.6.3 卷积层

3.6.4 池化层

3.6.5 BatchNorm层

3.6.6 激活层

3.6.7 神经网络各层输出的可视化

3.6.8 循环神经网络

3.6.9 Sequential和ModuleList

3.6.10 损失函数

3.7 模型优化器optim

3.7.1 optim用法

3.7.2 优化器的选择

3.7.3 学习率的选择

3.8 参数初始化init

3.9 模型持久化

3.10 JIT编译器

3.11 模型迁移ONNX

3.12 数据可视化TensorBoard

3.13 机器视觉工具包torchvision

3.13.1 数据

3.13.2 模型

3.13.3 图像处理

3.14 小结

第 4 章 卷积神经网络中的分类与回归

4.1 卷积神经网络中的分类问题

4.1.1 CIFAR-10图像分类

4.1.2 卷积神经网络的发展

4.1.3 分类网络的实现

4.1.4 模型训练

4.1.5 模型展示

4.1.6 多标签分类

4.2 卷积神经网络中的回归问题

4.2.1 生成数据集

4.2.2 模型训练

4.2.3 模型展示

4.3 小结

第 5 章 目标检测

5.1 深度学习物体检测算法

5.1.1 两段式检测

5.1.2 一段式检测

5.2 数据集构建

5.2.1 选择目标物体图片

5.2.2 背景图片下载

5.2.3 图片合成

5.3 数据加载

5.4 数据标记与损失函数构建

5.4.1 数据标记

5.4.2 损失函数

5.5 模型搭建与训练

5.6 模型预测

5.7 小结

第 6 章 图像分割

6.1 数据加载

6.2 模型搭建

6.3 模型训练

6.4 模型展示

6.5 智能弹幕

6.6 像素级回归问题：超分辨率重建

6.6.1 超分辨率重建算法的发展

6.6.2 数据加载

6.6.3 模型搭建与训练

6.6.4 模型展示

6.7 小结

第 7 章 图像搜索

7.1 分类网络的特征

7.2 深度学习人脸识别技术

7.2.1 FaceNet

7.2.2 CosFace和ArcFace

7.3 数据处理

7.3.1 数据下载

7.3.2 数据检查

7.3.3 数据提取

7.4 模型训练

7.4.1 普通分类模型

7.4.2 CosFace

7.5 图像搜索

7.5.1 图像比对

7.5.2 KD-Tree搜索

7.6 小结

第 8 章 图像压缩

8.1 AutoEncoder

8.1.1 AutoEncoder的原理

8.1.2 AutoEncoder模型搭建

8.1.3 数据加载

8.1.4 模型训练

8.1.5 结果展示

8.2 GAN

8.2.1 GAN原理

8.2.2 GAN训练流程

8.2.3 GAN随机生成人脸图片

8.2.4 GAN与AutoEncoder的结合

8.2.5 图像修复

8.3 小结

第 9 章 不定长文本识别

9.1 循环神经网络概述

9.2 时间序列预测

9.2.1 创建模型

9.2.2 生成数据

9.2.3 模型训练

9.2.4 模型预测

9.3 CRNN模型

9.3.1 CRNN算法简介

9.3.2 CTCLoss函数

9.3.3 模型结构

9.3.4 数据预处理

9.3.5 模型训练

9.3.6 模型预测

9.4 小结

第 10 章 神经网络压缩与部署

10.1 剪枝

10.1.1 模型设计

10.1.2 训练基础模型

10.1.3 模型稀疏化

10.1.4 压缩模型通道

10.2 量化

10.3 混合精度训练

10.4 深度学习模型的服务端部署

10.4.1 创建接口

10.4.2 访问接口

10.5 小结

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