内容简介
本书对二维、三维目标检测技术涉及的骨干网络及入门必备的计算机视觉算法进行全面的介绍。本书由浅入深地介绍了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士顿房产、ModelNet等经典二维、三维数据集和相关国际赛事，还介绍了TensorFlow中的二维卷积层、全连接层、激活层、池化层、批次归一化层、随机失活层的算法和梯度下降原理，AlexNet、VGG、ResNet、DarkNet、CSP-DarkNet等经典骨干网络的设计原理，以及PointNet、GCN等三维计算机视觉神经网络。此外，本书通过设计巧妙且具体的案例，让读者稳步建立扎实的编程能力，包括数据集的制作和解析、神经网络模型设计和开销估算、损失函数的设计、神经网络的动态模式和静态模式的训练方法和过程控制、神经网络的边缘计算模型量化、神经网络的云计算部署。完成本书的学习，读者可以继续阅读与本书紧密衔接的《深入理解计算机视觉：在边缘端构建高效的目标检测应用》，将所学的计算机视觉基础知识运用到目标检测的神经网络设计中，对边缘计算环境下的神经网络进行游刃有余的调整。
本书适合具备一定计算机、通信、电子等理工科专业基础的本科学生、研究生及软件工程师阅读，读者需具备高等数学、线性代数、概率论、Python编程、图像处理等基础知识。
作者简介
作者本科毕业于天津大学通信工程专业，硕士研究生阶段就读于厦门大学，主攻嵌入式系统和数字信号底层算法，具备扎实的理论基础。作者先后就职于中国电信集团公司和福建省电子信息（集团）有限责任公司，目前担任福建省人工智能学会的理事和企业工作委员会的主任，同时也担任谷歌开发者社区、亚马逊开发者生态的福州区域负责人，长期从事机器视觉和自然语言基础技术的研究，积累了丰富的人工智能项目经验，致力于推动深度学习在交通、工业、民生、建筑等领域的应用落地。作者于2017年获得高级工程师职称，拥有多项发明专利。
热门标签
书单推荐