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AI+IoT佈建邊緣運算：電腦視覺業界專案原理及實作 ISBN13：9786267383032 出版社：深智數位 作者：張晨然 裝訂／頁數：平裝／584頁 規格：23cm*17cm*3cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2023/11/22 內容簡介 本書共5篇，第1篇、第2篇重點介紹以YOLO為代表的一階段物件辨識神經網路；第3篇、第4篇重點介紹物件辨識神經網路在雲端和邊緣端的部署，其中對邊緣端的量化原理進行了重點介紹；第5篇重點介紹當前較為流行的自動駕駛的資料計算原理和物件辨識。本書實用性非常強，既適合對電腦視覺具有一定了解的高等院校大學生、所究所學生及具有轉型意願的軟體工程師入門學習，又適合電腦視覺工程項目研發和營運人員參考閱讀。 第1篇，以知名電腦視覺競賽任務為例，旨在介紹物件辨識應用場景下的基本概念和約定，以及資料標注工具和格式，讓讀者具備特徵融合網路、預測網路的設計能力。對於資料後處理技術則介紹了解碼網路、資料重網路拓樸路、NMS演算法等後處理演算法，在此基礎上結合各式各樣的骨幹網路，讀者就可以架設完整的一階段物件辨識神經網路模型了。 第2篇，旨在介紹物件辨識神經網路的訓練全流程。本篇從資料集製作到損失函式設計，從訓練資料監控到NaN或INF異常處理，特別是對不同損失函式的設計，進行了非常詳細的原理性闡述。相比神經網路設計，損失函式的設計是最具有可解釋性的，也是電腦視覺研究中比較容易出成果的研究方向。 第3篇，旨在運用物件辨識神經網路的訓練成果，架設完整的物件辨識推理模型。推理模型支援雲端部署和邊緣端部署。對於雲端部署，以主流的亞馬遜雲端為例介紹；對於邊緣端部署，以GoogleCoral開發板為例，介紹神經網路量化模型的基礎原理和模型編譯邏輯。 第4篇，結合作者主導過的智慧交通、智慧後勤等專案，旨在介紹實際電腦視覺資料增強技術，以及神經網路性能評估的原理和具體應用。本篇還結合應用同樣廣泛的算能科技（比特中國）SE5邊緣計算閘道和瑞芯微RK3588邊緣計算系統，介紹實際專案中如何使用邊緣計算硬體加速人工智慧的產業化應用。根據邊緣計算硬體特性對神經網路進行針對性修改，是真正考驗一個開發者對神經網路理解程度的試金石。跟隨本書介紹熟練掌握2～3款邊緣計算硬體，就能更快速地將電腦視覺應用到實際生產中，在具體應用中創造價值。 第5篇，旨在將讀者引入三維電腦視覺中最重要的應用領域之一：自動駕駛。圍繞KITTI資料集，本篇介紹了自動駕駛資料的計算原理，並重點介紹了PointNet++等多個三維物件辨識神經網路。 附錄列表說明了本書所參考的物件辨識原始程式碼、Python運行環境架設，以及TensorFlow的基本操作。對基本操作有疑問的讀者，可以根據附錄中的說明登入相關網站進行查閱和提問。 目錄 第1篇 一階段物件辨識神經網路的結構設計 第1章 物件辨識的競賽和資料集 1.1電腦視覺座標系的約定和概念 1.1.1 圖型的座標系約定 1.1.2 矩形框的描述方法約定 1.2 PASCAL VOC競賽和資料集 1.2.1 PASCAL VOC競賽任務和資料集簡介 1.2.2 PASCAL VOC2007資料集探索 1.3 MS COCO挑戰賽和資料集 1.3.1 MS COCO挑戰賽的競賽任務 1.3.2 MS COCO資料集簡介 1.4 物件辨識標注的解析和統計 1.4.1 XML檔案的格式 1.4.2 XML檔案解析和資料均衡性統計 第2章 物件辨識神經網路整體說明 2.1 幾個著名的物件辨識神經網路 2.1.1 R-CNN家族神經網路簡介 2.1.2 YOLO和SSD神經網路簡介 2.1.3 CenterNet神經網路簡介 2.1.4 U-Net神經網路簡介 2.2 物件辨識神經網路分類和高階API資源 2.3 矩形框的交並比評價指標和實現 第3章 一階段物件辨識神經網路的特徵融合和中段網路 3.1 一階段物件辨識神經網路的整體結構 3.2 一階段物件辨識神經網路的若干中段網路介紹 3.2.1 單向融合的中段網路 3.2.2 簡單雙向融合的中段網路 3.2.3 複雜雙向融合的中段網路 3.3 不同融合方案中段網路的關係和應用 3.4 YOLO的多尺度特徵融合中段網路案例 3.4.1 YOLOV3的中段網路及實現 3.4.2 YOLOV4的中段網路PANet及實現 3.4.3 YOLOV3-tiny和YOLOV4-tiny版本的中段網路及實現 3.5 神經網路輸出的解碼 3.5.1 融合特徵圖的幾何含義 3.5.2 矩形框中心點座標的解碼 3.5.3 矩形框寬度和高度的解碼 3.5.4 前背景機率和分類機率的解碼 3.5.5 矩形框角點座標和解碼函式整體輸出 第4章 一階段物件辨識神經網路典型案例——YOLO解析 4.1 YOLO家族物件辨識神經網路簡介 4.2 先驗錨框和YOLO神經網路的檢測想法 4.2.1 用人為設定方式找到的先驗錨框 4.2.2 用聚類回歸方式找到的先驗錨框 4.2.3 YOLO的先驗錨框編號 4.2.4 YOLO的XYSCALE和縮放比參數 4.3 建立YOLO神經網路 4.3.1 根據選擇確定YOLO神經網路參數 4.3.2 建立骨幹網路、中段網路和預測網路 4.3.3 加上解碼網路後建立完整的YOLO模型 4.4 YOLO神經網路的遷移學習和權重載入 4.4.1 骨幹網路關鍵層的起止編號 4.4.2 中段網路和預測網路關鍵層的起止編號 4.4.3 YOLO模型的權重載入 4.5 原版YOLO模型的預測 4.5.1 原版YOLO模型的建立和參數載入 4.5.2 神經網路的輸入/輸出資料重組 4.6 NMS演算法的原理和預測結果視覺化 4.6.1 傳統NMS演算法原理 4.6.2 NMS演算法的變種 4.6.3 預測結果的篩選和視覺化 4.7 YOLO模型的多個衍生變種簡介 4.8 YOLO模型的發展與展望 第2篇 YOLO神經網路的損失函式和訓練 第5章 將資料資源製作成標準TFRecord資料集檔案 5.1 資料資源的載入 5.2 資料資源的解析和提取 5.3 TFRecord資料集檔案的製作 5.4 單樣本的example物件製作 5.5 遍歷全部樣本製作完整資料集 5.6 從資料集提取樣本進行核對 第6章 資料集的後續處理 6.1 資料集的載入和打包 6.1.1 資料集的載入和矩陣化 6.1.2 圖型矩陣尺寸的標準化 6.1.3 真實矩形框標注矩陣尺寸的標準化 6.1.4 資料集的打包處理 6.2 將原始資料集打包為可計算資料集 6.2.1 計算真實矩形框與先驗錨框的匹配度排名 6.2.2 找到真實矩形框所對應的網格下的先驗錨框 6.2.3 可計算資料集測試 第7章 一階段物件辨識的損失函式的設計和實現 7.1　損失函式框架和輸入資料的合理性判別 7.2　真實資料和預測資料的對應和分解 7.3 預測矩形框的前背景歸類和權重分配 7.4 預測矩形框的誤差度量 7.4.1 用中心點表示的位置誤差 7.4.2 用寬度和高度表示的位置誤差 7.4.3 用通用交並比表示的矩形框誤差 ...

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