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CV+深度學習:AI最完整的跨套件Python人工智慧電腦視覺
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為了解決機器學習深度學習python 的問題,作者繆鵬 這樣論述:
本書主要介紹深度學習在電腦視覺方面的應用及工程實作,以Python 3為開發語言,並結合主流的深度學習框架進行實例展示。 涉及到的深度學習框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。 透過本書,讀者能夠瞭解深度學習在電腦視覺各個面向的應用以及最新進展。 本書主要內容: ■ 深度學習與電腦視覺 ■ OpenCV入門 ■ 深度學習框架介紹 ■ 影像分類 ■ 目標檢測與識別 ■ 影像分割 ■ 影像搜索 ■ 影像生成 適合讀者群:需要具體實現語音辨識的程式設計師,或有一定機器
學習或語音辨識基礎的從業者、學生、研究者閱讀參考。 本書特色 ◎展現深度學習在電腦視覺領域的應用與工程實作,實用性和專業性並具 ◎結合主流深度學習框架PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等進行實例說明 作者簡介 繆鵬 物理碩士,長期從事企業虛擬化和深度學習圖像演算法方面工作。 現為廣州棒谷科技有限公司AI-CV核心成員,負責團隊影像分類、搜索與影像合成核心演算法開發。 01 深度學習與電腦視覺 1.1 影像基礎 1.2 深度學習與神經網路基礎 1.3 旋積神經網路CNN 1.4 基礎開發環境架設 1.5 本章歸納
02 OpenCV 入門 2.1 讀圖、展示和儲存新圖 2.2 像素點及局部影像 2.3 基本線條操作 2.4 平移 2.5 旋轉 2.6 縮放 2.7 翻轉 2.8 修改 2.9 算術操作 2.10 位操作 2.11 Masking 操作 2.12 色彩通道分離與融合 2.13 顏色空間轉換 2.14 顏色長條圖 2.15 平滑與模糊 2.16 邊緣檢測 2.17 人臉和眼睛檢測範例 2.18 本章歸納 03 常見深度學習架構 3.1 PyTorch 3.2 Chainer 3.3 TensorFlow 與Keras 3.4 MXNet 與Gluon 3.5 其他架構 3.6 本章歸納
04 影像分類 4.1 VGG3.10 命令列參數 4.2 ResNet 4.3 Inception 4.4 xception 4.5 DenseNet 4.6 本章歸納 05 目標檢測與識別 5.1 Faster RCNN 5.2 SSD 5.3 YOLO 5.4 本章歸納 06 影像分割 6.1 物體分割 6.2 語義分割 6.3 實例分割 6.4 本章歸納 07 影像搜索 7.1 Siamese Network 7.2 Triplet Network 7.3 Margin Based Network 7.4 Keras 版Triplet Network 範例 7.5 本章小結
08 影像產生 8.1 VAE 8.2 產生對抗網路GAN 8.3 Neural Style Transfer 8.4 本章歸納 A 後記 前言 目前人工智慧領域越來越受到大家的關注,因此人工智慧演算法工程師也漸漸浮出水面,成為應徵網站上一個非常耀眼的職位,各種創業投資也緊緊圍繞著AI 主題旋轉。 我認為目前人工智慧演算法工程師主要分為兩種。 ■ 科學家型:主要研究前端演算法,在各大大專院校和企業的研究單位居多。 ■ 工程師型:主要將最新的演算法應用到實際的業務場景,在企業開發部門居多,為本書主要針對物件。 人工智慧演算法按特徵學習的深淺分為機器學習、深度
學習,另外也有強化學習方向。按應用場景則可分為:電腦視覺、自然語言和語音處理等。 撰寫本書主要緣由如下,筆者在學習機器學習和深度學習的過程中,發現理論方面的書籍十分豐富,包含周志華老師的《機器學習》與Ian Goodfellow 的《深度學習》;教學視訊也十分豐富,包含史丹佛大學吳恩達教授的CS229 與李飛飛教授的CS231,以及台灣大學(National Taiwan University)林軒田老師和李宏毅老師的課程。但是很少有關於一個方向(例如電腦視覺)比較豐富的工程應用書籍,包含目前主流架構的綜合介紹,筆者當時從理論到實作走了不少冤枉路,也踩過不少雷,故希望本書能在這個方面做出
一點小小的貢獻,成為理論與實作的橋樑,讓讀者相對容易地邁出由0 到1 的那一步。 本書主要重點在電腦視覺領域,以開放原始碼專案為基礎介紹最新的演算法,在此也感謝各位開放原始碼人士,借助他們的成果,我們學習到了很多知識,本書各章主要內容如下: ■ 第 1 章:對深度學習與電腦視覺進行簡介,也會簡單介紹開發環境的架設。 ■ 第 2 章:主要介紹 OpenCV 的基本操作及部分進階操作,包含人臉和人眼的檢測與識別。 ■ 第 3 章:注重介紹目前常用的幾種深度學習架構,包含 PyTorch、Chainer、TensorFlow-Keras 和MXNet-Gluon,另外本書中偶
爾還會用到ChainerCV 和GluonCV。 ■ 第 4 章:對影像分類進行了介紹,包含經典的網路類型(VGG、ResNet、Inception、Xception、DenseNet),並展示了部分實作操作。 ■ 第 5 章:對目標檢測與識別進行了介紹,包含三種主流的網路結構:YOLO、SSD、Faster R-CNN,並展示了實作操作。 ■ 第 6 章:介紹影像分割技術,主要從前背景分割(Grab Cut)、語義分割(DeepLab 與PSPNet) 和實例分割(FCIS、Mask R-CNN、MaskLab、PANet)三個說明。 ■ 第 7 章:介紹影像搜索技術
,主要指以圖搜圖方面(CBIR),以及對應的實作展示。 ■ 第 8 章:主要介紹影像產生技術,包含三個大方向:Auto-Encoder、GAN 和Neural Style Transfer。 電腦視覺是一個非常大的方向,有關的內容非常多,本書只介紹其中部分領域,未涵蓋OCR、目標追蹤、3D 重建和光場等方面的內容。 本書針對的主要是已經擁有機器學習和深度學習基礎,但在電腦視覺領域實作較少,對各個方向了解較少的讀者,其他有興趣的讀者也可作為科普讀物。希望本書能為電腦視覺有興趣的讀者開啟一扇窗戶,帶領大家邁出從理論到實作的關鍵一步。另外由於筆者學識、經驗和能力所限,書中難免有錯誤
或誤解的地方,歡迎讀者們批評指正。 閱讀本書需要的基礎知識儲如下: ■ 線性代數 ■ 機率論 ■ 統計學 ■ 高等數學,主要指函數方面 ■ 機器學習 ■ 深度學習 ■ Python 程式設計技術(特別需要熟悉 Numpy 函數庫) ■ Linux 基礎知識(可選項) 如果在學習過程中遇到任何問題或不太了解的概念,最好的方式是透過網路尋找答案,請相信我們所遇到的問題,有很大一部分是大家都會遇到的問題,網上說不定已經有了詳細地討論,這時只需要去發現即可;如果沒有找到對應的解決方法,那麼在對應的社區提問也是很好的一種方式。 希望讀者在閱讀本書時,謹
記電腦是負責資源排程的,永遠會有時間資源和空間資源的平衡問題。GPU 的使用就是平行利用空間換取時間,而IO 密集型與計算密集型則是另外兩個常常遇到的問題。在做深度學習方面的實作時,這些問題都應該要考慮,特別是面臨巨量資料的時候,例如上億等級的影像搜索業務。這些知識在電腦作業系統的書籍當中有非常詳細的論述,如果讀者希望在電腦領域有長足的發展,本書是最基本最重要的書籍,建議好好學習。 本書的完成,要特別感謝王金柱編輯給予的幫助和指導,感謝體貼的妻子體諒筆者分出部分時間來撰寫此書。 讀者聯繫電子郵件:[email protected]。 繆鵬
基於YoLoV5即時行人交通號誌燈識別
為了解決機器學習深度學習python 的問題,作者曾書瀚 這樣論述:
全球有超過2.5億視障人士,戶外的移動是他們必須面對的大問題。大多數國家的有聲行人號誌燈普及率很低。在沒有他人幫助的情況下過馬路是一個懸而未決的問題,因為全球大多數行人交通信號燈都沒有提供聲音輔助。少數有研究涉及圖像檢測行人交通信號燈,據我所知文獻中關於使用最近最先進的計算機視覺方法存在明顯差距例如用於解決此類問題的深度神經網絡。在本文中我們研究了當前基於深度神經網絡的定位/檢測和分類的最新技術,我們提出了一種檢測行人交通信號燈及其當前狀態的解決方案,以幫助視障人士借助此系統安全的通過馬路,本篇論文使用YoloV5模型來訓練特徵類別,整體系統包含三個部分,輸入圖像、物件分類,物件識別,可以讓
視障人士更加安全的通過路口。實驗成效準確率可以達到90%左右。
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#3.Python 深度學習 - 台灣機器學習有限公司
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#4.深度學習書籍和閱讀清單 - NVIDIA
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#8.Python機器學習與深度學習特訓班: 看得懂也會做的AI人工智慧 ...
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#11.动态图与静态图· 深度学习入门之PyTorch - wizardforcel
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#14.【深度学习】深度学习中的知识蒸馏技术(下) - Python社区
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資料科學(Data Science)技術崛起後,人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題其重要性 ... 於 edu.tcfst.org.tw -
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#36.bert python - healthy lifestyle
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... Python》是很棒的入門磚。閱讀第1 至4 章,就能從程式設計師的角度瞭解機器學習的基礎知識。這本書的後半部則深入探討了電腦視覺、自然語言處理、生成深度學習等 ... 於 www.tensorflow.org -
#38.線上Python 機器學習8個免費教學資源整理
還在猶豫從哪裡開始免費自學Python 機器學習嗎?這篇文章將詳細地介紹給你8種非常優質的線上機器學習免費中、英文教學資源,並且分享親身的使用經驗供讀者參考。 於 artificialintelligencepro.com.tw -
#39.机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用 - CSDN博客
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#41.Python 機器學習與深度學習實作 - 補根課程
從學習Python開始,因為它擁有最完善的機器學習與深度學習套件,更是當今全球實作人工智慧最熱門的程式語言。因此,這門課程不僅會帶領大家完整了解各種人工智慧演算法 ... 於 burgeoningcourse.com -
#42.什麼是人工智慧、機器學習、深度學習?(一) - iKala Cloud
什麼是人工智慧、機器學習、深度學習?(一) 這系列Machine Learning 教學文章,將帶您了解人工. 於 ikala.cloud -
#43.Python機器學習與深度學習特訓班:看得懂也會做的AI ... - 金石堂
本書就以TensorFlow、Keras為基底,運用Python進行實作,深入人工智慧技術,掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。 程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習 ... 於 www.kingstone.com.tw -
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它的首個子集是機器學習,機器學習下轄的子集為深度學習,而深度學習再下層的子集為神經網路。 ai and machine learning relationship chart. 機器學習的 ... 於 glints.com -
#47.機器學習和深度學習的最佳Python庫 - 今天頭條
機器學習 和深度學習的最佳Python庫. Best Python Libraries for Machine Learning and Deep Learning. "機器學習的突破將使十個微軟值得。"-比爾·蓋茨. 於 twgreatdaily.com -
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时间序列分析实战:基于机器学习和统计学. 王祎冯英睿(译者) ... Python编程轻松进阶. Al Sweigart(作者) ... Python深度学习(第2版). 张亮(译者) ... 於 www.ituring.com.cn -
#49.一文搞定深度學習建模預測全流程-Python- - 閱坊
深度學習 是機器學習的一個分支,它是使用多個隱藏層神經網絡模型,通過大量的向量計算,學習到數據內在規律的高階表示特徵,並利用這些特徵決策的過程。 於 www.readfog.com -
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等, 最有效率實作出可用的模型, 絕對是機器學習、資料科學、人工智慧從業人員必讀的經典之作。 最後引述François Chollet 在書中所說:深度學習並不難, 只是又多又雜, ... 於 www.flag.com.tw -
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#65.Python與機器學習深度學習-使用Keras與TensorFlow
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#66.2020Python十大函式庫(3)機器學習/深度學習 - 工程師的零與一
本系列文章為【2020年度十大Python函式庫-人工智慧· 機器學習必備】的第三篇。上一篇介紹了美化了Python 錯誤信息的「Pretty Errors」,堪稱是療癒系 ... 於 www.itforce01.com -
#67.学好深度学习,Python 得达到什么程度? - 知乎
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其中,具体参数的含义在本文后续部分详细介绍。 # 将各类变量放在一个位置集中定义,十分有利于机器学习等变量较多的代码 MyModelPath= ... 於 www.cnblogs.com -
#71.Python機器學習與深度學習特訓班(第二版):看 ... - 墊腳石購物網
Python機器學習 與深度學習特訓班(第二版):看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式) 於 www.tcsb.com.tw -
#72.機器學習,深度學習,人工智慧是什麼?AI名詞概念解析 - 巨匠電腦
人工智慧,機器學習和深度學習有何差別?簡單來說機器學習類似是非題概念而深度學習是讓電腦自行分析比對資料.機器學習,深度學習與A.I.的關係大解析. 於 www.pcschool.com.tw -
#73.Python 機器學習與深度學習實作介紹影片2019 - Facebook
「 Python 機器學習 與 深度學習 實作」(2019 秋季班) 明天開課! 】 # 機器學習 與# 深度學習 是實踐#人工智慧的關鍵技術,本課程將觀念與實作並進地帶領大家 ... 於 www.facebook.com -
#74.Python.AI.機器學習.深度學習,一篇文章讓你入門! - AI方程式
是因為想了解除了Python之外的名詞?那這篇絕對不會讓你失望! 什麼是人工智慧? △ 人工智慧、機器學習與深度學習之間的關係比較圖(圖片來源: ... 於 www.formula-ai.com -
#75.Python機器學習與深度學習特訓班:看得懂也會做的AI人工智慧 ...
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#76.圖解AI|機器學習和深度學習的技術與原理 - 104學習精靈
「人工智慧」、「機器學習」、「深度學習」這些以前在科幻小說中才會見到的字眼,如今已經深入我們的日常,成為大家平日琅琅上口的名詞。可是,真的想要深入一點了解 ... 於 nabi.104.com.tw -
#77.深度學習python
这篇文章列出了完整的学习机器学习的资源。 如果你想要一个简单的学习版本。 那么可以看下面的列表: 数学… NVIDIA深度學習實作使用Python ... 於 692429929.schneerosenrallye.at -
#78.Python机器学习开发实战 - Google 圖書結果
环境的配置包含Python的安装、IDE的选择以及相关依赖包的安装。然后,本章会对机器学习的相关术语进行介绍,比如什么是机器学习、深度学习和人工智能,它们的关系是什么。 於 books.google.com.tw -
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書名:Python 機器學習與深度學習特訓班:看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式),ISBN:9865021498,作者:鄧文淵總監製/文淵閣工作室編著, ... 於 www.tenlong.com.tw -
#80.keras crf - joannawang.me
net/colleges/article/details/121948153 这里的Python版本为Python 3. tpu. loss_function, ... AI:深度学习用于文本处理Common and widely-used Keras layers: CRF, ... 於 joannawang.me -
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雖然基本的機器學習模型在功能上會越來越精進,但還是需要人為介入指引。 如果人工智慧演算法傳回不準確的預測,工程師就要介入並進行調整。 在深度學習的 ... 於 www.zendesk.tw -
#83.Deep Learning開發及常用套件介紹 - 計中首頁
機器學習 開發與python 深度學習是機器學習(machine learning)的一個分支,很多研究開發的概念也可以從機器學習的角度來切入,方便加速深度學習應用的 ... 於 www.cc.ntu.edu.tw -
#84.107-2 Python 機器學習與深度學習入門 - HackMD
107-2 Python 機器學習與深度學習入門](https://scontent-hkg3-1.xx.fbcdn.net/v/t1.0-9/52407156_1021647280054505. 於 hackmd.io -
#85.人工智慧 - iSpan資展國際
人工智慧NLP自然語言處理 · 人工智慧經理人培訓班 · 人工智慧推薦系統實務班 · LineBOT機器人全面實戰培訓班 · Python機器學習理論與實作班 · 實戰AI金融與行銷數據 · Python深度 ... 於 www.ispan.com.tw -
#86.Python機器學習第三版(上) | 博碩文化股份有限公司
⦁ 掌握能讓機器從數據中「學習」的框架、模型和技術⦁ 使用scikit-learn進行機器學習、使用TensorFlow進行深度學習⦁ 利用機器學習來做影像分類、情緒 ... 於 www.drmaster.com.tw -
#87.keras crf - A Worthy Home
而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累. 4 Keras-contrib (2. Dataset. Keras 基于Python的神经网络API 机器学习软件API Python深度学习库人工智能Keras是 ... 於 aworthyhome.me -
#88.人工智慧(AI)深度學習-Python 與TensorFlow 開發實作
人工智慧(AI)從類神經網路進展到「機器學習」(Machine learning),可以運用在過濾垃圾郵件、. 分析人類行為、投放相關廣告、無人車等領域。而近來年則由於「深度學習」 ... 於 wlsms.itri.org.tw -
#89.AI趨勢周報第207期:德研究院亮相48kHz高解析度音樂合成AI
另一方面,AI權威吳恩達聯手專家推出機器學習入門數學課,用互動式視覺化設計讓新手 ... 他們也寫了一個Python API,來供需要大量辨識的企業使用。 於 times.hinet.net -
#90.Python機器學習與深度學習特訓班:看得懂也會做的AI人工智慧 ...
國內外最具代表性案例. 兩大雲端應用、15項分類實例、9大專題實戰. 自然語言、文字識別、語音轉換、分析預測、. 物件自動標示、影像辦識真正實練! 於 play.google.com -
#91.由淺入深的深度學習資源整理 - LeeMeng
這裡紀錄了我在學習深度學習時蒐集的一些線上資源。 ... 除錯並最佳化自己訓練的深度學習模型; 除了TensorFlow 以外,其他基於Python 的機器學習框架 ... 於 leemeng.tw -
#92.【Python機器學習】101:機器學習簡介 - Medium
機器學習 和人工智慧(AI)&深度學習(Deep Learning)的關係又是什麼呢? 簡而言之,機器學習(Machine Learning)是實踐人工智慧(AI)的一種手段,而深度學習( ... 於 medium.com -
#93.人工智慧|深度學習|機器學習】職缺- 2023年1月熱門工作機會
想找更多的ai|人工智慧|深度學習|機器學習相關職缺工作,就快上1111人力銀行搜尋。 ... 3、了解當前圖像AI領域的前沿算法和發展趨勢; 4、須熟練掌握C++、Python, ... 於 www.1111.com.tw -
#94.Keras: the Python deep learning API
Keras is an API designed for human beings, not machines. Keras follows best practices for reducing cognitive load: it offers consistent & simple APIs, it ... 於 keras.io -
#95.附資源與完整指導!帶你從零開始掌握Python 機器學習 - 報橘
本教程或許能幫你成功上手,從0到1掌握Python機器學習,至於後面再從1到100 ... 對機器學習算法的深度了解超過了本文探討的範圍,它通常需要你將非常 ... 於 buzzorange.com