深度学习图像识别技术:基于TensorFlow Ob…

《深度学习图像识别技术：基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO工具套件》首先讲述了人工智能、深度学习、卷积神经网络、目标检测以及迁移学习的概念，着详述了如何基于TensorFlow Object Detection API框架从零始搭建深度学习目标检测应用的发环境，如何训练自己的目标检测模型，然后详述了如何基于OpenVINO工具套件优化模型、部署模型以及用C 和Python发用户应用程序。然后通过工业光学字符自动识别、垃圾瓶自动分选、农作物病害自动识别和工业产品外观缺陷检测4个完整的深度学习目标检测工程案例来帮助读者加深深度学习图形检测的认识和理解。 《深度学习图像识别技术：基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO工具套件》适合从事AI行业相关技术的工程师阅读，也适合算AI行业的大中专院校的学生学习参考。
【推荐语】
适读人群 ：*、算学习并门AI技术的高中、大中专、职高以及本科学生。 第二、在各传统行业中，如农业、可再生资源、制造业及工业控制等，希望应用AI目标检测算法解决本行业问题的工程技术人员。 第三、已经AI行业，但非AI算法工程师，希望自己动手亲自体验并学习AI技术的从业人员，如标注工程师、销售工程师、售后工程师、市场经理或产品经理等。 1. 人工智能专家教您利用深度学习技术快速落地图像识别项目。 2. 英特尔物联网事业部中国总经理陈伟博士倾力推荐。 3. 附赠超过4GB的案例素材资料包。
【作者】
1. 庄建  庄建，中国科学院高能物理研究所研究员，核探测与核电子国家重实验室成员。参与了北京自由电子激光、北京正负电子对撞机、中国散裂中子源等多项大科学装置的建设。现在主要从事大科学装置的实验控制及数据获取方面的研究。   2. 张晶  张晶，浙江大学硕士，广东荣旭智能技术有限公司研发总监，联合创始人；具有13年机器视觉系统发经验，负责深度学习外观检测算法的研发；LabVIEW注册构架师、Python程序员、英特尔物联网创新大使、TensorFlow User Group东莞站组织者。   3. 许钰雯  许钰雯，女，现为中国科学院大学高能物理研究所电子与通信工程专业硕士研究生，主攻方向为软件工程及深度学习应用