深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺——基于PyTorch
定 價：69.8 元
叢書名：人工智能應(yīng)用人才能力培養(yǎng)新形態(tài)教材
- 作者：李春艷 李青林
- 出版時間：2025/1/1
- ISBN：9787115649317
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類：TP302.7
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：16開
“深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺” 是一門理論性和實(shí)踐性都很強(qiáng)的課程，它是Python程序設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)等前期課程的進(jìn)階和強(qiáng)化課程。
本書秉承理論與實(shí)踐并重的理念，圍繞深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺知識展開介紹。本書首先介紹深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺概念，工具的安裝與配置。然后詳細(xì)討論NumPy與Tensor基礎(chǔ)知識，以及數(shù)據(jù)集、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模型訓(xùn)練與測試、圖像分類等理論知識與算法實(shí)現(xiàn)，為讀者學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識別、生成模型等內(nèi)容奠定基礎(chǔ)。通過閱讀本書，讀者能了解深度學(xué)習(xí)的總體流程，理解計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的算法實(shí)現(xiàn)、改進(jìn)及應(yīng)用。
本書適合具有一定Python編程基礎(chǔ)并對深度學(xué)習(xí)感興趣的在校學(xué)生和教師，初次接觸PyTorch深度學(xué)習(xí)框架的研究人員，或具備其他深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、Keras、Caffe等）使用經(jīng)驗(yàn)的、想快速了解PyTorch深度學(xué)習(xí)框架的愛好者、高校學(xué)生和研究人員閱讀。
1、本書開篇介紹Anaconda、CUDA、CUDNN和PyTorch等工具包的安裝步驟，方便初學(xué)者學(xué)習(xí)編程環(huán)境的創(chuàng)建和配置。
2、本書以深度學(xué)習(xí)算法的處理流程為主線，依次介紹數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型搭建、模型訓(xùn)練和測試、保存和重載模型等內(nèi)容。
3、本書在內(nèi)容安排上采用循序漸進(jìn)的方式，先介紹相關(guān)知識和函數(shù)，然后再講實(shí)際應(yīng)用中如何使用它們來解決問題。通過對CNN的深入理解后，有助于讀者今后學(xué)習(xí)其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如：RNN、GAN）。
4、本書后續(xù)章節(jié)主要介紹計(jì)算機(jī)視覺的主要研究方向的概述、應(yīng)用場景、算法和應(yīng)用案例，包括：圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識別、生成模型。
李春艷，紅河學(xué)院計(jì)科系教師，講授課程：計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、計(jì)算機(jī)組成原理。
主要研究項(xiàng)目及領(lǐng)域：
項(xiàng)目：特征融合的人臉活體檢測方法研究
領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺
第 1 章 深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺概述 ....... 1
1.1 深度學(xué)習(xí) ............................................... 1
1.1.1 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí) ................................................ 1
1.1.2 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用 ............................ 3
1.1.3 深度學(xué)習(xí)框架 ................................ 3
1.2 計(jì)算機(jī)視覺 ........................................... 5
1.2.1 計(jì)算機(jī)視覺概述 ............................ 5
1.2.2 計(jì)算機(jī)視覺的用途 ........................ 7
1.2.3 計(jì)算機(jī)視覺任務(wù) ............................ 7
1.2.4 計(jì)算機(jī)視覺在生活中的應(yīng)用 ...... 10
1.3 本章小結(jié) ............................................. 12
1.4 習(xí)題 ..................................................... 12
第 2 章 工具的安裝與配置 .................... 13
2.1 安裝Anaconda .................................... 13
2.2 安裝PyTorch ....................................... 16
2.2.1 安裝CPU版的PyTorch ............... 17
2.2.2 安裝GPU版的PyTorch ............... 18
2.3 配置Jupyter Notebook ........................ 29
2.3.1 生成Jupyter Notebook配置文件 .............................................. 29
2.3.2 修改Jupyter Notebook的默認(rèn)瀏覽器 .............................................. 30
2.3.3 修改Jupyter Notebook的默認(rèn)路徑 .............................................. 31
2.3.4 Jupyter Notebook的基本用法 ..... 32
2.4 安裝常用工具包 ................................. 34
2.5 本章小結(jié) ............................................. 37
2.6 習(xí)題 ..................................................... 37
第 3 章 NumPy與Tensor基礎(chǔ) ............. 38
3.1 NumPy基礎(chǔ) ......................................... 38
3.1.1 創(chuàng)建NumPy數(shù)組 ......................... 38
3.1.2 獲取數(shù)組元素 .............................. 43
3.1.3 數(shù)組運(yùn)算 ...................................... 44
3.1.4 數(shù)組變形 ...................................... 47
3.2 Tensor基礎(chǔ) .......................................... 52
3.2.1 認(rèn)識PyTorch中的Tensor............. 52
3.2.2 創(chuàng)建Tensor ................................... 53
3.2.3 修改Tensor的形狀 ...................... 56
3.2.4 Tensor的常見操作 ....................... 58
3.3 NumPy數(shù)組與Tensor比較 ................. 61
3.4 本章小結(jié) ............................................. 62
3.5 習(xí)題 ..................................................... 62
第 4 章 數(shù)據(jù)集...................................... 64
4.1 數(shù)據(jù)集 ................................................. 64
4.1.1 定義數(shù)據(jù)集 .................................. 65
4.1.2 加載數(shù)據(jù)集 .................................. 67
4.1.3 PyTorch自帶的數(shù)據(jù)集 ................ 68
4.2 構(gòu)造圖片的地址列表 ......................... 71
4.2.1 os和glob模塊 .............................. 71
4.2.2 構(gòu)造地址列表案例 ...................... 72
4.3 利用地址列表定義圖片數(shù)據(jù)集 .......... 75
4.3.1 pandas ........................................... 75
4.3.2 Image類 ....................................... 78
4.3.3 定義圖片數(shù)據(jù)集案例 .................. 79
4.4 本章小結(jié) ............................................. 81
4.5 習(xí)題 ..................................................... 81
第 5 章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ........................... 83
5.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 ............................. 83
5.1.1 CNN ............................................. 83
5.1.2 torch.nn ........................................ 84
5.2 卷積 ..................................................... 85
5.2.1 卷積核 .......................................... 85
5.2.2 圖像卷積運(yùn)算 .............................. 86
5.2.3 特征圖尺寸運(yùn)算 .......................... 88
5.2.4 深度可分離卷積 .......................... 88
5.3 卷積層、批量歸化層、激活
函數(shù)層 ................................................. 89
5.3.1 卷積層 .......................................... 89
5.3.2 批量歸一化層 .............................. 92
5.3.3 激活函數(shù)層 .................................. 93
5.4 池化層、鏈接層 ................................. 97
5.4.1 池化層 .......................................... 97
5.4.2 鏈接層 ........................................ 101
5.5 常見的CNN及搭建實(shí)例 .................. 102
5.5.1 AlexNet ...................................... 102
5.5.2 VGG ........................................... 103
5.5.3 GoogLeNet ................................. 104
5.5.4 ResNet ........................................ 106
5.5.5 倒殘差結(jié)構(gòu)案例 ........................ 108
5.5.6 MobileNetV2案例 ..................... 110
5.5.7 從零開始構(gòu)建CNN模型案例 ............................................ 115
5.6 本章小結(jié) ........................................... 116
5.7 習(xí)題 ................................................... 116
第 6 章 模型訓(xùn)練與測試 ......................118
6.1 損失函數(shù) ........................................... 118
6.1.1 損失函數(shù)概述 ............................ 118
6.1.2 PyTorch中的常用損失函數(shù)及其使用方法 .................................... 119
6.2 優(yōu)化器 ............................................... 122
6.2.1 優(yōu)化器概述 ................................ 122
6.2.2 常用優(yōu)化器及其使用方法 ........ 124
6.3 模型訓(xùn)練、測試與調(diào)整 ................... 130
6.3.1 模型訓(xùn)練 .................................... 130
6.3.2 模型測試 .................................... 131
6.3.3 調(diào)整學(xué)習(xí)率 ................................ 131
6.3.4 模型訓(xùn)練與測試綜合案例 ........ 133
6.4 模型保存與加載 ............................... 138
6.4.1 模型保存 .................................... 139
6.4.2 模型加載 .................................... 139
6.5 遷移學(xué)習(xí) ........................................... 139
6.5.1 遷移學(xué)習(xí)基本概念 .................... 140
6.5.2 調(diào)用模型遷移學(xué)習(xí) .................... 140
6.6 本章小結(jié) ........................................... 145
6.7 習(xí)題 ................................................... 145
第 7 章 圖像分類 ................................ 147
7.1 圖像分類概述 ................................... 147
7.2 數(shù)據(jù)集 ............................................... 148
7.2.1 數(shù)據(jù)集介紹 ................................ 148
7.2.2 數(shù)據(jù)集劃分和定義 .................... 149
7.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 ................................ 150
7.2.4 加載數(shù)據(jù)集 ................................ 152
7.3 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型 ................................... 152
7.4 訓(xùn)練與測試模型 ............................... 157
7.4.1 相關(guān)函數(shù)定義 ............................ 157
7.4.2 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證 ........................ 163
7.5 性能評估 ........................................... 171
7.6 本章小結(jié) ........................................... 173
7.7 習(xí)題 ................................................... 174
第 8 章 目標(biāo)檢測 ................................ 175
8.1 目標(biāo)檢測概述 ................................... 175
8.1.1 概述 ............................................ 175
8.1.2 歷史、應(yīng)用場景 ........................ 175
8.1.3 目標(biāo)檢測的主要問題與主要挑戰(zhàn) ............................................ 176
8.1.4 數(shù)據(jù)集 ........................................ 176
8.1.5 評估指標(biāo) .................................... 177
8.1.6 常見目標(biāo)檢測算法 .................... 178
8.2 基于兩步法的目標(biāo)檢測 ................... 179
8.2.1 “兩步法”概述 .......................... 179
8.2.2 二階段檢測算法概述 ................ 179
8.2.3 Faster R-CNN模型 .................... 180
8.2.4 基于Faster R-CNN的圖片檢測和識別 ................................ 181
8.3 YOLO目標(biāo)檢測算法 ....................... 186
8.3.1 YOLO概述 ................................ 186
8.3.2 YOLO訓(xùn)練過程 ........................ 189
8.3.3 損失函數(shù) .................................... 190
8.3.4 基于YOLO模型的圖片檢測和識別 ............................................ 191
8.4 SSD目標(biāo)檢測算法 ........................... 197
8.4.1 SSD基本概念 ............................ 198
8.4.2 SSD核心思想 ............................ 198
8.4.3 SSD訓(xùn)練過程 ............................ 199
8.4.4 SSD訓(xùn)練樣本 ............................ 199
8.4.5 損失函數(shù) .................................... 200
8.4.6 基于SSD模型的圖片檢測和識別 ............................................ 201
8.5 其他目標(biāo)檢測算法及改進(jìn) ............... 206
8.5.1 其他目標(biāo)檢測算法 .................... 206
8.5.2 多尺度目標(biāo)檢測 ........................ 210
8.5.3 非極大值抑制的改進(jìn) ................ 211
8.5.4 其他改進(jìn)措施 ............................ 211
8.6 本章小結(jié) ........................................... 212
8.7 習(xí)題 ................................................... 212
第 9 章 圖像分割 ................................ 215
9.1 圖像分割的概述和應(yīng)用場景 ........... 215
9.2 圖像分割的傳統(tǒng)方法 ....................... 218
9.2.1 圖像分割評估指標(biāo) .................... 219
9.2.2 基于閾值的圖像分割方法 ........ 221
9.2.3 基于邊緣的圖像分割方法 ........ 222
9.2.4 基于區(qū)域的圖像分割方法 ........ 225
9.2.5 基于聚類的圖像分割方法 ........ 225
9.2.6 其他傳統(tǒng)圖像分割方法 ............ 226
9.3 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割 ............... 226
9.3.1 圖像分割數(shù)據(jù)集 ........................ 226
9.3.2 基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的圖像分割方法 ............................................ 229
9.3.3 基于目標(biāo)檢測的圖像分割方法 ............................................ 234
9.3.4 其他基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法 ............................................ 238
9.4 圖像分割應(yīng)用案例 ........................... 240
9.4.1 遙感圖像分割 ............................ 240
9.4.2 醫(yī)療影像分割 ............................ 245
9.4.3 街景分割 .................................... 247
9.5 本章小結(jié) ........................................... 250
9.6 習(xí)題 ................................................... 250
第 10 章 人臉識別 .............................. 251
10.1 人臉檢測 ......................................... 251
10.1.1 數(shù)據(jù)集介紹 .............................. 251
10.1.2 人臉檢測框架 .......................... 252
10.1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 .............................. 255
10.1.4 網(wǎng)絡(luò)模型處理 .......................... 258
10.1.5 模型訓(xùn)練 .................................. 259
10.1.6 模型測試 .................................. 262
10.1.7 小結(jié) .......................................... 263
10.2 提取人臉特征 ................................. 263
10.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建 .......................... 263
10.2.2 模型訓(xùn)練 .................................. 264
10.2.3 模型測試 .................................. 267
10.3 人臉識別 ......................................... 268
10.3.1 代碼框架 .................................. 268
10.3.2 建立人臉數(shù)據(jù)庫 ...................... 269
10.3.3 完成人臉識別 .......................... 269
10.4 本章小結(jié) ......................................... 271
10.5 習(xí)題 ................................................. 271
第 11 章 生成模型 .............................. 273
11.1 生成模型的基本概念及應(yīng)用場景 ................................................. 273
11.1.1 生成模型的基本概念 .............. 273
11.1.2 生成模型的應(yīng)用場景 .............. 275
11.2 PixelRNN和PixelCNN ................... 276
11.3 變分自編碼器.................................. 279
11.4 生成對抗網(wǎng)絡(luò) ................................. 282
11.4.1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)的工作方式 ...... 282
11.4.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn) .............. 284
11.5 案例分析 ......................................... 286
11.5.1 使用VAE生成手寫數(shù)字圖片 .......................................... 286
11.5.2 使用GAN生成手寫數(shù)字圖片 .......................................... 288
11.6 本章小結(jié) ......................................... 291
11.7 習(xí)題 ................................................. 291
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