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1-44章
共44章
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版权信息
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作者简介
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前言
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第1章 卷积神经网络的理论基础
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1.1 神经网络回顾
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1.2 什么是卷积神经网络
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1.3 卷积神经网络的组成细节
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1.4 卷积神经网络的训练
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第2章 深度学习开发环境及常用工具库
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2.1 硬件和操作系统
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2.2 Python开发环境管理
2.3 常用的Python包
2.4 GPU加速的深度学习和科学计算库PyTorch
第3章 神经网络的特征编码器——主干网络
3.1 什么是神经网络的主干网络
3.2 流行的主干网络
3.3 使用TorchVision模型库提供的主干网络
第4章 目标检测网络——识别车辆
4.1 目标检测基本概念
4.2 以Faster RCNN为代表的两阶段检测方法
4.3 以Yolo为代表的一阶段检测方法
4.4 以CenterNet为代表的Anchor-Free方法
4.5 Yolo的PyTorch实现
第5章 语义分割与实例分割——逐像素分类
5.1 语义分割
5.2 使用PyTorch训练一个语义分割模型
5.3 实例分割——分辨行人和车辆
5.4 安装及使用OpenMMLab——以MMDetection为例
第6章 单目深度估计——重建三维世界
6.1 计算机三维视觉基础知识
6.2 单目深度估计的网络构架
6.3 无监督学习的机制
6.4 可能存在的问题及解决方案
第7章 通过控制网络结构提高速度和精度
7.1 使用多任务网络构架提高速度和精度
7.2 用PyTorch搭建一个语义分割和目标检测双任务网络
7.3 压缩神经网络提高推理速度
7.4 用PyTorch实现可微网络压缩
第8章 导出和部署神经网络模型
8.1 配置开发环境
8.2 使用LibTorch部署PyTorch模型
8.3 用TensorRT部署模型
8.4 量化神经网络提高推理速度
参考文献
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