《深度学习工程实践》 - 翟中华等 - Meg Book Store

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『簡體書』深度学习工程实践

書城自編碼： 3970602
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者：翟中华等
國際書號(ISBN)： 9787121466731
出版社：电子工业出版社
出版日期： 2024-03-01

頁數/字數： /
釘裝：平塑勒

售價：HK$ 45.6

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內容簡介：

本书包含代码实践和案例实践，运用OpenCV、PyTorch等框架工具详细讲解中文车牌识别检测、采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践、车道检测的两种深度学习思路及烟雾检测4大实践项目。相关理论可参考《基于深度学习的目标检测原理与应用》一书，从而学以致用、融会贯通。

關於作者：

翟中华，清华大学经管学院《创新创业实验室》实践项目指导老师、北京洪策元创智能科技有限公司CEO、AI火箭营首席讲师。毕业于清华大学，长期从事机器学习、深度学习等方面的工作，先后在互联网、互联网金融等行业公司主持技术工作，曾在互联网征信、大数据等行业公司任技术总监。在AI火箭营讲授的课程《深度学习理论与Pytorch实践》广受好评。自ChatGPT发布以来，积极布局GPT技术与应用，已在国外先进开源模型基础上训练中文自研模型，开发了智能客服、智能律师助手、智能问诊助理等行业大模型应用。

第1章本书实践项目001
1.1 中文车牌识别检测001
1.2 采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践002
1.3 车道检测的两种深度学习思路003
1.4 烟雾检测004
第2章中文车牌识别检测006
2.1 车牌位置识别006
2.2 车牌文字识别014
2.3 探讨模型效果017
第3章采用三元组的FaceNet人脸识别
理论与实践024
3.1 FaceNet人脸识别024
3.1.1 人脸识别简介024
3.1.2 传统方法025
3.1.3 深度学习方法（MTCNN方法）026
3.1.4 FaceNet原理027
3.2 FaceNet代码实践030
3.2.1 FaceNet模型代码030
3.2.2 FaceNet数据集代码036
3.3 FaceNet训练039
第4章车道检测的两种深度学习思路049
4.1 使用语义分割方法050
4.1.1 SegNet网络结构050
4.1.2 SegNet代码实践051
4.1.3 SegNet网络车道检测优缺点054
4.2 Spatial-CNN方法055
4.2.1 Spatial-CNN模型结构055
4.2.2 Spatial-CNN代码实践和效果展现058
4.2.3 Spatial-CNN训练061
第5章烟雾检测069
5.1 烟雾检测难点070
5.2 解决方案071
5.3 使用传统方法的烟雾检测及其效果评估072
5.3.1 HOG+SVM检测072
5.3.2 LBP+SVM检测078
5.4 利用VGG-16进行烟雾检测083
5.4.1 VGG-16+SVM检测084
5.4.2 训练SVM和预测评估086
5.4.3 全连接神经网络086

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