深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺實(shí)戰(zhàn)

第1章 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 1
1．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1
1．1．1 感知機(jī) 1
1．1．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 2
1．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3
1．2．1 CNN基本操作 3
1．2．2 CNN原理 6
1．3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7
1．3．1 RNN 7
1．3．2 LSTM與GRU 8
1．4 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò) 9
1．4．1 AlexNet 9
1．4．2 VGG 10
1．4．3 GoogLeNet 11
1．4．4 ResNet 12
1．4．5 MobileNet 13
1．5 進(jìn)階必備：如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)
并“落地”求職 16
1．5．1 深度學(xué)習(xí)如何快速入門 16
1．5．2 深度學(xué)習(xí)行業(yè)求職技巧 17
第2章 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ) 18
2．1 目標(biāo)檢測(cè)Two-stage算法 18
2．1．1 R-CNN算法 18
2．1．2 Fast R-CNN算法 20
2．1．3 Faster R-CNN算法 21
2．2 目標(biāo)檢測(cè)One-stage算法 23
2．2．1 YOLO系列算法 23
2．2．2 SSD算法 29
2．3 圖像分割算法 31
2．3．1 FCN算法 31
2．3．2 U-Net算法 33
2．3．3 DeepLab系列算法 34
2．3．4 Mask R-CNN算法 37
2．4 進(jìn)階必備：計(jì)算機(jī)視覺方向知多少 38
第3章 基礎(chǔ)圖像處理 40
3．1 線性濾波 40
3．1．1 案例1：使用方框?yàn)V波 41
3．1．2 案例2：使用均值濾波 46
3．1．3 案例3：使用高斯濾波 48
3．2 非線性濾波 50
3．2．1 案例4：使用中值濾波例 50
3．2．2 案例5：使用雙邊濾波 52
3．3　OpenCV形態(tài)學(xué)運(yùn)算 54
3．3．1 案例6：進(jìn)行膨脹操作 55
3．3．2 案例7：進(jìn)行腐蝕操作 57
3．3．3 案例8：使用形態(tài)學(xué)運(yùn)算 58
3．4　案例9：使用漫水填充 63
3．5　圖像金字塔 67
3．5．1 案例10：使用高斯金字塔 67
3．5．2 案例11：使用拉普拉斯
金字塔 70
3．6　閾值化 73
3．6．1 案例12：使用基本閾值 74
3．6．2 案例13：使用自適應(yīng)閾值 78
3．7　進(jìn)階必備：選擇一款合適的圖像處理工具 80
3．7．1 OpenCV 80
3．7．2 Matlab 81
第4章 圖像變換 83
4．1　邊緣檢測(cè) 83
4．1．1 案例14：Sobel算法 83
4．1．2 案例15：Scharr算法 87
4．1．3 案例16：Laplacian算法 90
4．1．4 案例17：Canny算法 91
4．2　案例18：繪制輪廓 94
4．3　霍夫變換 97
4．3．1 案例19：霍夫線變換 97
4．3．2 案例20：霍夫圓變換 101
4．4　案例21：重映射 103
4．5　案例22：仿射變換 106
4．6　案例23：透視變換 109
4．7　直方圖 111
4．7．1 案例24：直方圖的計(jì)算
與繪制 111
4．7．2 案例25：直方圖均衡化 113
4．8　進(jìn)階必備：圖像變換應(yīng)用之文本
圖像矯正 114
4．8．1 圖像變換知識(shí)總結(jié) 114
4．8．2 案例26：文本圖像矯正 115
第5章 角點(diǎn)檢測(cè) 117
5．1 案例27：Harris角點(diǎn)檢測(cè) 117
5．2　案例28：Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè) 119
5．3　案例29：亞像素級(jí)角點(diǎn)檢測(cè) 122
5．4　進(jìn)階必備：角點(diǎn)檢測(cè)知識(shí)總結(jié) 125
第6章 特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配 127
6．1　特征點(diǎn)檢測(cè) 127
6．1．1 opencv-contrib環(huán)境安裝 127
6．1．2 案例30：SIFT特征點(diǎn)檢測(cè) 130
6．1．3 案例31：SURF特征點(diǎn)檢測(cè) 137
6．2　特征匹配 139
6．2．1 案例32：BruteForce匹配 139
6．2．2 案例33：FLANN匹配 146
6．3　案例34：ORB特征提取 148
6．4　進(jìn)階必備：利用特征點(diǎn)拼接圖像 151
6．4．1 特征點(diǎn)檢測(cè)算法匯總 151
6．4．2 案例35：基于特征點(diǎn)檢測(cè)與
匹配的圖像拼接 151
第7章 手寫數(shù)字識(shí)別 155
7．1　Keras的應(yīng)用 155
7．1．1 Keras模型 155
7．1．2 Keras層 156
7．1．3 模型編譯 157
7．1．4 模型訓(xùn)練 158
7．2　LeNet算法 159
7．3　案例36：使用Keras實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別 160
7．3．1 模型訓(xùn)練 160
7．3．2 手寫數(shù)字識(shí)別模型推理 164
7．4　進(jìn)階必備：算法模型開發(fā)流程 167
7．4．1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 167
7．4．2 網(wǎng)絡(luò)搭建 169
7．4．3 模型訓(xùn)練 170
第8章 CIFAR-10圖像分類 171
8．1　圖像分類數(shù)據(jù)集 171
8．1．1 CIFAR-10數(shù)據(jù)集和
CIFAR-100數(shù)據(jù)集 171
8．1．2 ImageNet數(shù)據(jù)集 172
8．1．3 PASCAL VOC數(shù)據(jù)集 173
8．2　案例37：CIFAR-10圖像分類 173
8．2．1 模型訓(xùn)練過程 174
8．2．2 模型推理 179
8．3　進(jìn)階必備：COCO數(shù)據(jù)集與使用
HOGTSVM方法實(shí)現(xiàn)圖像分類 180
8．3．1 COCO數(shù)據(jù)集 180
8．3．2 案例38：使用HOG+SVM
方法實(shí)現(xiàn)圖像分類 180
第9章 驗(yàn)證碼識(shí)別 184
9．1　TensorFlow應(yīng)用 184
9．1．1 案例39：TensorFlow的
基本使用 184
9．1．2 TensorFlow的常用模塊 186
9．2　案例40：驗(yàn)證碼識(shí)別 188
9．2．1 生成驗(yàn)證碼圖片 188
9．2．2 基于TensorFlow的
驗(yàn)證碼識(shí)別 189
9．3　進(jìn)階必備：算法模型開發(fā)技巧 194
9．3．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理技巧 194
9．3．2 網(wǎng)絡(luò)搭建技巧 195
9．3．3 模型訓(xùn)練技巧 196
第10章 文本檢測(cè)實(shí)戰(zhàn) 197
10．1　文本檢測(cè)算法 197
10．1．1 CTPN算法 198
10．1．2 EAST算法 200
10．2　案例41：基于EAST算法的文本檢測(cè) 202
10．2．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 202
10．2．2 網(wǎng)絡(luò)搭建 205
10．2．3 模型訓(xùn)練 212
10．2．4 文本檢測(cè)驗(yàn)證 217
10．3　進(jìn)階必備：在不同場(chǎng)景下文本檢測(cè)的
應(yīng)對(duì)方式 218
10．3．1 復(fù)雜場(chǎng)景文本檢測(cè) 219
10．3．2 案例42：使用形態(tài)學(xué)運(yùn)算
實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單場(chǎng)景文本檢測(cè) 220
10．3．3 案例43：使用MSER+NMS
實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單場(chǎng)景文本檢測(cè) 223
第11章 文本識(shí)別實(shí)戰(zhàn) 226
11．1　文本識(shí)別算法 226
11．1．1 CRNN算法 226
11．1．2 Attention OCR算法 229
11．2　案例44：基于C-RNN算法的
文本識(shí)別 231
11．2．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 231
11．2．2 網(wǎng)絡(luò)搭建 232
11．2．3 模型訓(xùn)練 236
11．2．4 文本識(shí)別驗(yàn)證 237
11．3　進(jìn)階必備：?jiǎn)巫諳CR 238
11．3．1 OCR探究 238
11．3．2 案例45：文本圖片
字符切割 238
第12章 TensorFlow Lite 244
12．1　TensorFlow Lite介紹 244
12．1．1 TensorFlow Lite基礎(chǔ) 245
12．1．2 TensorFlow Lite源碼分析 246
12．2　模型轉(zhuǎn)換 248
12．2．1 FlatBuffers文件格式 248
12．2．2 案例46：其他格式
轉(zhuǎn)換為．tflite模型 250
12．3　模型量化 252
12．3．1 案例47：量化感知訓(xùn)練 252
12．3．2 案例48：訓(xùn)練后量化 255
12．4　進(jìn)階必備：模型轉(zhuǎn)換與
模型部署優(yōu)化答疑 257
12．4．1 模型轉(zhuǎn)換問題 257
12．4．2 模型部署優(yōu)化 258
第13章 基于TensorFlow Lite的AI
功能部署實(shí)戰(zhàn) 260
13．1　部署流程 260






13．2　案例49：移動(dòng)端部署 261
13．2．1 搭建開發(fā)環(huán)境 262
13．2．2 編譯運(yùn)行項(xiàng)目 262
13．2．3 調(diào)用過程解析 264
13．3　PC端部署 266
13．3．1 案例50：Windows端部署 266
13．3．2 案例51：Linux端部署 278
13．3．3 案例52：ARM平臺(tái)部署 282
13．3．4 案例53：MIPS平臺(tái)部署 285
13．4　進(jìn)階必備：推理框架拓展與
OpenCV編譯部署 286
13．4．1 其他深度學(xué)習(xí)推理框架 286
13．4．2 OpenCV編譯 286