深度學(xué)習(xí)實踐：計算機視覺

目錄
第1章  深度學(xué)習(xí)與計算機視覺1
1.1  圖像基礎(chǔ)3
1.2  深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)4
1.2.1  函數(shù)的簡單表達5
1.2.2  函數(shù)的矩陣表達5
1.2.3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的線性變換6
1.2.4  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性變換6
1.2.5  深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6
1.2.6  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程8
1.3  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN9
1.4  基礎(chǔ)開發(fā)環(huán)境搭建14
1.5  本章總結(jié)15
第2章  OpenCV入門16
2.1  讀圖、展示和保存新圖17
2.2  像素點及局部圖像18
2.3  基本線條操作19
2.4  平移20
2.5  旋轉(zhuǎn)20
2.6  縮放21
2.6.1  鄰近插值22
2.6.2  雙線性插值22
2.7  翻轉(zhuǎn)23
2.8  裁剪23
2.9  算術(shù)操作23
2.10  位操作24
2.11  Masking操作25
2.12  色彩通道分離與融合26
2.13  顏色空間轉(zhuǎn)換27
2.14  顏色直方圖28
2.15  平滑與模糊29
2.16  邊緣檢測31
2.17  人臉和眼睛檢測示例32
2.18  本章總結(jié)35
第3章  常見深度學(xué)習(xí)框架36
3.1  PyTorch38
3.1.1  Tensor39
3.1.2  Autograd42
3.1.3  Torch.nn43
3.2  Chainer45
3.2.1  Variable46
3.2.2  Link與Function47
3.2.3  Chain50
3.2.4  optimizers51
3.2.5  損失函數(shù)51
3.2.6  GPU的使用52
3.2.7  模型的保存與加載54
3.2.8  FashionMnist圖像分類示例54
3.2.9  Trainer59
3.3  TensorFlow與Keras66
3.3.1  TensorFlow66
3.3.2  Keras67
3.4  MXNet與Gluon73
3.4.1  MXNet73
3.4.2  Gluon74
3.4.3  Gluon Sequential74
3.4.4  Gluon Block75
3.4.5  使用GPU76
3.4.6  Gluon Hybrid77
3.4.7  Lazy Evaluation79
3.4.8  Module80
3.5  其他框架81
3.6  本章總結(jié)81
第4章  圖像分類82
4.1  VGG84
4.1.1  VGG介紹84
4.1.2  MXNet版VGG使用示例85
4.2  ResNet89
4.2.1  ResNet介紹89
4.2.2  Chainer版ResNet示例90
4.3  Inception95
4.3.1  Inception介紹95
4.3.2  Keras版Inception V3川菜分類97
4.4  Xception116
4.4.1  Xception簡述116
4.4.2  Keras版本Xception使用示例116
4.5  DenseNet122
4.5.1  DenseNet介紹122
4.5.2  PyTorch版DenseNet使用示例122
4.6  本章總結(jié)126
第5章  目標(biāo)檢測與識別128
5.1  Faster RCNN129
5.1.1  Faster RCNN介紹129
5.1.2  ChainerCV版Faster RCNN示例131
5.2  SSD139
5.2.1  SSD介紹139
5.2.2  SSD示例140
5.3  YOLO148
5.3.1  YOLO V1、V2和V3介紹148
5.3.2  Keras版本YOLO V3示例150
5.4  本章總結(jié)157
第6章  圖像分割158
6.1  物體分割159
6.2  語義分割164
6.2.1  FCN與SegNet166
6.2.2  PSPNet171
6.2.3  DeepLab172
6.3  實例分割176
6.3.1  FCIS177
6.3.2  Mask R-CNN178
6.3.3  MaskLab180
6.3.4  PANet181
6.4  本章總結(jié)181
第7章  圖像搜索183
7.1  Siamese Network185
7.2  Triplet Network186
7.3  Margin Based Network188
7.4  Keras版Triplet Network示例190
7.4.1  準備數(shù)據(jù)190
7.4.2  訓(xùn)練文件191
7.4.3  采樣文件195
7.4.4  模型訓(xùn)練202
7.4.5  模型測試206
7.4.5  結(jié)果可視化210
7.5  本章小結(jié)216
第8章  圖像生成218
8.1  VAE219
8.1.1  VAE介紹219
8.1.2  Chainer版本VAE示例220
8.2  生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN221
8.2.1  GAN介紹221
8.2.2  Chainer DCGAN RPG游戲角色生成示例229
8.3  Neural Style Transfer238
8.3.1  Neural Style Transfer介紹238
8.3.2  MXNet多風(fēng)格轉(zhuǎn)換MSG-Net示例241
8.4  本章總結(jié)246
后記247