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内容简介
推荐序一
推荐序二
前言
第1篇 计算机视觉开发环境的搭建
第1章 Python编程环境
第2章 搭建三层的图像分类神经网络
第2篇 计算机视觉模型从实验室到生产环境的部署
第3章 图片数据集的处理
第4章 迁移学习和神经网络的设计
第5章 损失函数的基础原理
第6章 神经网络的编译和训练
第7章 TensorFlow模型的部署方式
第3篇 神经网络的数学原理和TensorFlow计算框架
第8章 神经网络训练的数学原理和优化器
第9章 神经网络的编程范式和静态图转化机制
第4篇 神经网络层的算法原理和训练过程控制
第10章 神经网络层的原理和资源开销
第11章 使用计算加速硬件加快神经网络的训练
第12章 自定义fit方法和回调机制
第5篇 目标检测中的骨干网络
第13章 经典骨干网络AlexNet的原理解析
第14章 经典小核卷积神经网络VGG的原理解析
第15章 经典残差神经网络ResNet的原理解析
第16章 多尺度特征提取的神经网络DarkNet
第17章 骨干网络预训练和大型图像数据集ImageNet
第6篇 三维计算机视觉入门和实战
第18章 三维计算机视觉的数据表达和主要任务
第19章 图卷积神经网络入门和实战
附录A 官方代码引用说明
附录B 运行环境搭建说明
附录C TensorFlow的基本矩阵操作
参考文献
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