深度学习与图像处理实战-图书-人邮教育社区

内容摘要

本书介绍了深度学习的历史、学习深度学习模型所需要的数学基础、深度学习模型的基本组成和常用深度学习模型的应用。本书共12 章，第1～5 章介绍深度学习基础、深度学习环境的安装与使用、神经网络的数学基础、搭建一个简单的神经网络、模型评估及模型调优等，第 6～12 章介绍 VGG 网络实现猫狗识别、ResNet实现手势识别、搭建MobileNet 实现电表编码区域检测、FCN 实现斑马线分割、基于U-Net 的工业缺陷检测、 GAN 图像生成、ACGAN 生成带标签图片等多个综合实例，通过在实践中融入理论，帮助读者掌握深度学习的概念和应用开发。
本书可以作为高职高专院校人工智能相关专业的教材，也可以作为人工智能领域相关培训教材，并适合想入门深度学习的人员和广大人工智能爱好者自学使用。

目　录
第　1章深度学习基础　1
1.1　深度学习的定义　1
1.2　深度学习的特点　1
1.3　深度学习的历史　1
1.3.1　深度学习的起源　2
1.3.2　深度学习的发展　2
1.3.3　深度学习的爆发　2
1.4　深度神经网络概述　3
1.4.1　VGGNet　3
1.4.2　GoogLeNet　3
1.4.3　ResNet　3
1.4.4　FCN　3
1.4.5　U-Net　3
1.4.6　Mask R-CNN　4
1.4.7　YOLO　4
1.5　深度学习的应用　4
1.5.1　图像领域　4
1.5.2　声音领域　8
1.5.3　文本领域　11
1.6　深度学习的未来趋势　11
本章小结　12
第　2章深度学习环境的安装与使用　13
2.1　Anaconda的安装与使用　13
2.1.1　Anaconda简介　13
2.1.2　Anaconda的安装　13
2.1.3　conda简介　14
2.2　TensorFlow环境搭建与使用　17
2.2.1　安装TensorFlow CPU版本　18
2.2.2　安装TensorFlow GPU版本　18
2.2.3　PyCharm的安装　19
2.2.4　PyCharm的使用　22
2.2.5　TensorFlow的使用　26
2.3　Keras简介与使用　28
2.3.1　Keras的意义　29
2.3.2　Keras的设计原则　29
2.3.3　Keras的工作方式　29
2.3.4　Keras快速上手　30
2.3.5　Keras简单实例　30
本章小结　34
第3章　神经网络的数学基础　35
3.1　矩阵　35
3.1.1　矩阵定义　35
3.1.2　矩阵加法　36
3.1.3　矩阵乘法　37
3.1.4　矩阵的转置　40
3.1.5　矩阵的逆　40
3.2　随机变量及概率分布　41
3.2.1　随机变量定义　41
3.2.2　离散型随机变量的概率分布　42
3.2.3　连续型随机变量及其概率密度函数　46
本章小结　50
第4章　搭建一个简单的神经网络　51
4.1　卷积神经网络的组成　51
4.1.1　卷积层　51
4.1.2　池化层　53
4.1.3　激活函数　54
4.1.4　全连接层　55
4.1.5　损失函数　56
4.2　实例——手写数字识别神经网络搭建　56
4.2.1　MNIST手写数字数据集简介　56
4.2.2　MNIST手写数字识别神经网络搭建　58
本章小结　61
第5章　模型评估及模型调优　62
5.1　评估指标　62
5.1.1　准确率　63
5.1.2　查准率　63
5.1.3　召回率　63
5.1.4　F1值　64
5.1.5　ROC与AUC　64
5.2　数据集处理　65
5.2.1　数据集划分　65
5.2.2　数据增强　67
5.3　模型调优　75
5.3.1　回调函数　76
5.3.2　超参数调整　78
5.3.3　模型结构调整　80
本章小结　84
第6章　VGG网络实现猫狗识别　85
6.1　VGG网络介绍　85
6.2　数据集介绍及处理　86
6.3　主干网络搭建与训练　88
6.4　模型训练结果测试　91
本章小结　92
第7章　ResNet实现手势识别　93
7.1　ResNet介绍　93
7.2　数据集介绍及处理　94
7.3　主干网络搭建并训练　97
7.4　模型训练结果测试　101
本章小结　103
第8章　搭建MobileNet实现电表编码区域检测　104
8.1　目标检测基础及YOLO网络介绍　104
8.1.1　目标检测基础　104
8.1.2　YOLO算法　106
8.1.3　下载YOLOv3源码　108
8.2　数据集介绍及处理　109
8.3　主干网络搭建与训练　112
8.4　模型结构修改　117
8.4.1　MobileNet简介　117
8.4.2　MobileNet搭建　118
8.4.3　网络模型替换　121
8.5　模型训练结果测试　122
本章小结　122
第9章　FCN实现斑马线分割　123
9.1　FCN简介　123
9.2　数据集介绍及处理　125
9.3　主干网络搭建与训练　130
9.4　模型训练结果测试　132
本章小结　133
第　10章基于U-Net的工业缺陷检测　134
10.1　U-Net简介　134
10.2　数据集介绍及处理　135
10.3　主干网络搭建与训练　138
10.4　模型训练结果测试　140
本章小结　143
第　11章 DCGAN图像生成　144
11.1　GAN简介　144
11.2　数据集介绍及处理　146
11.3　主干网络搭建与训练　146
11.4　模型训练结果　149
本章小结　150
第　12章 ACGAN生成带标签图片　151
12.1　ACGAN简介　151
12.2　数据集介绍及处理　152
12.3　主干网络搭建与训练　152
12.4　模型训练结果测试　155
本章小结　156

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出版信息

书　　名：深度学习与图像处理实战
执行编辑：本书的内容有任何问题，请联系人邮社-赵亮
出版日期：2022-08-01
书　　号：978-7-115-59480-8
作　　者： 广州云歌信息科技有限公司
定　　价：39.80 元
页　　数：156
印刷方式：黑白印刷
开　　本：16开
出版状态：上市销售

作者介绍

罗颖，女，现任苏州市工业职业技术学院软件与服务外包学院副院长、副教授，研究方向人工智能技术应用。曾任教于本科院校13年，具有较好的教学科研经验，目前主讲《C语言程序设计》、《关系数据库基础与应用》、《微信小程序开发》等多门课程。2014年以来，主持并参与市厅级以上项目多项，其中主持苏州市科技发展规划项目课题《面向养老服务业的人体行为智能化分析技术研究与应用》，参与江苏省教育厅科技项目《基于递归型数据中心网络的限制容错性研究》、江苏省科技计划体系项目《基于时间感知的多样性小众推荐算法技术研究》等，主编教材《Java Web云应用开发》，发表论文多篇。历任CCF苏州会员活动中心委员，苏州人工智能学会教育专委会常务理事等社会职务。