機(jī)器視覺(jué)的開(kāi)發(fā)實(shí)踐

第1章 機(jī)器視覺(jué)基礎(chǔ)
1．1 機(jī)器視覺(jué)概述
1．2 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的任務(wù)
1．3 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的構(gòu)成
1．4 機(jī)器視覺(jué)原理

第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器視覺(jué)
2．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
2．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2．3 典型CNN架構(gòu)模型
2．4 常見(jiàn)深度學(xué)習(xí)框架

第3章 機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)實(shí)踐環(huán)境
3．1 Anaconda開(kāi)發(fā)平臺(tái)
3．2 嵌入式機(jī)器視覺(jué)開(kāi)發(fā)平臺(tái)
3．3 常用數(shù)據(jù)集

第4章 圖像分類(lèi)開(kāi)發(fā)實(shí)踐
4．1 圖像分類(lèi)基本概念及原理
4．2 典型分類(lèi)模型
4．3 軟硬件開(kāi)發(fā)環(huán)境
4．4 圖像分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)

第5章 目標(biāo)檢測(cè)開(kāi)發(fā)實(shí)踐
5．1 目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)
5．2 目標(biāo)檢測(cè)的性能指標(biāo)
5．3 目標(biāo)檢測(cè)的算法模型
5．4 YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)訓(xùn)練模型
5．5 YOLOv5實(shí)戰(zhàn)

第6章 圖像分割開(kāi)發(fā)實(shí)踐
6．1 圖像分割基本概念
6．2 傳統(tǒng)圖像分割方法
6．3 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法

第7章 圖像生成技術(shù)
7．1 圖像生成的基本思想
7．2 圖像生成網(wǎng)絡(luò)理論
7．3 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法推導(dǎo)
7．4 WGAN的原理
7．5 WGAN的實(shí)現(xiàn)
7．6 WGAN圖像生成實(shí)戰(zhàn)

參考文獻(xiàn)