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深入理解计算机视觉:在边缘端构建高效的目标检测应用

张晨然
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计算机网络计算机理论、基础知识19.6万字

更新时间:2023-12-13 15:57:49 最新章节:封底

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书籍简介

本书按实战项目研发的先后顺序,介绍了目标检测神经网络从研发到运营的全生命周期。首先介绍了目标检测场景下的图片标注方法和数据格式,以及与之密切相关的特征融合网络和预测网络;介绍了数据“后处理”所涉及的NMS算法及其变种,在此基础上,读者只需结合各式各样的骨干网络就可以搭建完整的一阶段目标检测神经网络模型。接下来介绍了神经网络的动态模式和静态模式两种训练方法,以及训练过程中的数据监控和异常处理。最后以亚马逊云和谷歌Coral开发板为例,介绍了云端部署和边缘端部署神经网络的两种部署方法。其中,对于边缘端部署,本书还详细介绍了神经网络量化模型的基础原理和模型编译逻辑,这对将神经网络转化为可独立交付的产品至关重要。本书还结合智慧交通、智慧后勤、自动驾驶等项目,介绍了计算机视觉数据增强技术和神经网络性能评估原理,以及边缘计算网关、边缘计算系统、自动驾驶数据的计算原理和PointNet++等多个三维目标检测神经网络,帮助读者快速将计算机视觉技术运用到实际生产中。
上架时间:2023-06-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行

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张晨然
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    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-DarkN
    张晨然辅助设计16.7万字

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