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深度學習實戰之PaddlePaddle
 作  者: 潘志宏/王培彬/萬智萍/邱澤敏
 出版單位: 人民郵電
 出版日期: 2019.06
 進貨日期: 2019/7/5
 ISBN: 9787115503329
 開  本: 16 開    
 定  價: 518
 售  價: 276
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編輯推薦:

國內電腦視覺知名教授力薦 全書盡可能避開數學公式,以深度學習圖像識別案例貫穿其中、由淺入深 從簡單的手寫數位識別、CIFAR彩色圖像識別開始;到生活中廣泛應用的驗證碼識別、車牌識別、場景文字識別;再到移動端、伺服器端的深度學習應用 著重幫助讀者進行PaddlePaddle深度學習實踐應用程式開發與解決問題能力的培養


內容簡介:

提 要 本書全面講解了深度學習框架PaddlePaddle,並結合典型案例,闡述了PaddlePaddle的具體應用。

本書共15章。
第 1 章介紹了深度學習及其主流框架;
第2章介紹了幾種不同的PaddlePaddle安裝方式;
第3章使用MNIST資料集實現手寫數位識別;
第4章介紹CIFAR彩色圖像識別;
第5章介紹了自訂資料集的識別;
第6章介紹了驗證碼的識別;
第7章介紹了場景文字的識別;
第8章實現了驗證碼的端到端的識別;
第9∼11章講解了車牌識別、使用SSD神經網路完成目標檢測;
第12章和第13章介紹了Fluid、視覺化工具VisualDL;
第 14 章和第 15 章介紹了如何在伺服器端與Android移動終端使用PaddlePaddle進行專案實踐。

本書適合機器學習愛好者、程式師、人工智慧方面的從業人員閱讀,也可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓學校的教材。


作者簡介:

潘志宏,工程師,ACM會員、CCF會員。研究興趣:機器學習(深度學習)、物聯網、移動互聯網。主持和參與省市級、校級專案10余項,發表論文16篇,其中EI、北大核心期刊10篇,作者論文獲得北大核心期刊論文、東莞市電腦學會論文。申請發明專利、實用新型專利共6項,其中獲得軟體著作權3項,已出版教材2部。指導學生獲得省級/市級競賽獎項40余項,多次獲得省級指導教師獎。 王培彬,網名夜雨飄零,多次在省市級學科競賽獲獎,獲得軟體著作權4項,百度PaddlePaddle深度學習框架社區的"騎士團"成員,主要研究方向為電腦視覺。在CSDN博客編寫"我的PaddlePaddle學習之路"系列文章,並在GitHub開源相關代碼,並得到廣泛的認可。 萬智萍,研究興趣:機器學習(深度學習)、物聯網、無線感測器網路,認知無線電,網路安全。主持和參與省市級、校級專案23余項,發表論文45篇,獨撰發表論文32篇,其中中文核心期刊有22篇,CPCI檢索4篇,獲得實用新型專利12項,獲得軟體著作權1項,已出版教材2部。指導學生獲獎共29項,獲得組織先進個人獎。 邱澤敏,系統架構設計師。在機器學習、智慧演算法等領域有較多的理論和實踐工作積累,在國內外期刊及會議發表論文10餘篇,主持及作為核心人員參與各類省市、校級科研教改專案共6項, 實用新型專利1項,軟體著作權1項。


圖書目錄:

第 1章 深度學習 1

1.1 引言 1

1.2 深度學習框架簡介 1

1.3 數學基礎知識 3

1.3.1 線性代數相關知識 3

1.3.2 概率論相關知識 10

1.3.3 導數相關知識 13

1.4 簡單的深度學習理論知識 14

1.5 小結 19

第 2章 PaddlePaddle的安裝 20

2.1 引言 20

2.2 電腦配置 20

2.3 安裝前的檢查 20

2.4 使用pip安裝 21

2.5 使用Docker安裝 23

2.6 從源碼編譯並生成安裝包 25

2.6.1 在本地編譯並生成安裝包 25

2.6.2 在Docker中編譯並生成

安裝包 28

2.7 編譯Docker鏡像 29

2.8 在Windows作業系統中安裝

PaddlePaddle的方法 30

2.8.1 在Windows系統中安裝

Docker容器 30

2.8.2 在Windows系統中

安裝Ubuntu 35

2.8.3 在Windows 10中安裝Linux

子系統 41

2.9 測試安裝效果 43

2.10 小結 45

第3章 使用MNIST資料集實現手寫

 數位識別 46

3.1 引言 46

3.2 資料集 46

3.3 定義神經網路模型 47

3.4 開始訓練模型 50

3.4.1 導入依賴包 50

3.4.2 初始化Paddle 51

3.4.3 獲取訓練器 51

3.4.4 開始訓練 52

3.5 使用參數預測 54

3.5.1 初始化PaddlePaddle 54

3.5.2 獲取訓練好的參數 54

3.5.3 讀取圖片 54

3.5.4 開始預測 55

3.6 小結 56

第4章 CIFAR資料集中彩色圖像的

 識別 57

4.1 引言 57

4.2 資料集 57

4.3 定義神經網路模型 59

4.4 開始訓練模型 61

4.4.1 導入依賴包 62

4.4.2 初始化Paddle 62

4.4.3 獲取參數 62

4.4.4 創建訓練器 63

4.4.5 開始訓練 64

4.5 使用參數預測 67

4.6 使用其他神經模型 69

4.7 小結 70

第5章 自訂圖像資料集的識別 72

5.1 引言 72

5.2 網路爬蟲技術 72

5.2.1 網路爬蟲的整體框架 72

5.2.2 URL管理器 74

5.2.3 網頁下載器 75

5.2.4 網頁解析器 76

5.3 網路爬蟲實例 77

5.3.1 調度器的使用 79

5.3.2 URL管理器的使用 80

5.3.3 網頁下載器的使用 81

5.3.4 網頁解析器的使用 82

5.3.5 資料收集器的使用 83

5.3.6 運行代碼 84

5.4 資料集 88

5.4.1 生成圖像清單 89

5.4.2 讀取資料 92

5.5 定義神經網路 96

5.6 使用PaddlePaddle開始訓練 97

5.6.1 創建訓練器 98

5.6.2 開始訓練 99

5.7 使用PaddlePaddle預測 102

5.8 小結 104

第6章 驗證碼的識別 105

6.1 引言 105

6.2 資料集的獲取 105

6.2.1 下載驗證碼 106

6.2.2 修改驗證碼的檔案名 107

6.2.3 裁剪驗證碼 108

6.2.4 生成圖像清單 110

6.3 讀取資料 111

6.4 使用PaddlePaddle開始訓練 112

6.5 使用PaddlePaddle預測 118

6.5.1 裁剪驗證碼 118

6.5.2 預測圖像 119

6.5.3 標籤轉成字元 120

6.6 小結 121

第7章 場景文字識別 122

7.1 引言 122

7.2 資料集 122

7.3 定義神經網路模型 123

7.4 資料的讀取 128

7.4.1 讀取圖像清單 128

7.4.2 生成標籤字典 129

7.4.3 讀取訓練資料 131

7.5 訓練模型 133

7.5.1 訓練準備 133

7.5.2 安裝libwarpctc.so庫 135

7.5.3 開始訓練 136

7.6 開始預測 137

7.7 小結 140

第8章 驗證碼端到端的識別 141

8.1 引言 141

8.2 資料集 141

8.3 生成圖像清單檔 143

8.4 資料的讀取 144

8.4.1 讀取資料並存儲成清單 144

8.4.2 生成和讀取標籤字典 145

8.4.3 讀取訓練和測試的資料 146

8.5 定義網路模型 147

8.6 生成訓練器 150

8.7 定義訓練 151

8.8 啟動訓練 152

8.9 開始預測 153

8.10 小結 156

第9章 車牌端到端的識別 157

9.1 引言 157

9.2 車牌資料的採集 157

9.2.1 車牌資料的下載 157

9.2.2 命名車牌圖像 159

9.2.3 車牌定位 159

9.2.4 灰度化圖像 163

9.3 資料的讀取 164

9.3.1 生成列表檔 164

9.3.2 以清單方式讀取資料 165

9.3.3 生成和讀取標籤字典 166

9.3.4 訓練資料和測試資料的

讀取 167

9.4 定義神經網路 169

9.5 開始訓練 171

9.6 開始預測 173

9.7 小結 176

第 10章 使用VOC資料集實現目標

 檢測 177

10.1 引言 177

10.2 VOC資料集 177

10.2.1 下載VOC資料集 178

10.2.2 生成圖像清單 179

10.3 資料預處理 180

10.4 SSD神經網路 182

10.5 訓練模型 186

10.6 評估模型 189

10.7 預測資料 191

10.7.1 預測並保存預測

結果 191

10.7.2 顯示畫出的框 193

10.8 小結 195

第 11章 通過自訂圖像資料集實現

 目標檢測 196

11.1 引言 196

11.2 資料集 196

11.2.1 下載車牌資料 196

11.2.2 重命名圖像 197

11.3 標注資料集 198

11.3.1 安裝LabelImg 198

11.3.2 使用LabelImg 198

11.3.3 生成圖像清單 201

11.4 訓練模型 202

11.4.1 預訓練模型處理 202

11.4.2 開始訓練 203

11.5 評估模型 204

11.6 預測圖片 205

11.6.1 獲取預測結果 205

11.6.2 顯示預測結果 206

11.7 小結 208

第 12章 使用PaddlePaddle Fluid 209

12.1 引言 209

12.2 Fluid版本 209

12.3 定義神經網路 210

12.4 訓練程式 212

12.4.1 定義資料 213

12.4.2 定義平均正確率 213

12.4.3 定義測試程式 213

12.4.4 定義優化方法 214

12.5 訓練模型 214

12.5.1 定義調試器 215

12.5.2 獲取資料 215

12.5.3 開始訓練 216

12.5.4 保存預測模型 217

12.6 預測模型 217

12.7 小結 219

第 13章 視覺化工具VisualDL的

 使用 220

13.1 引言 220

13.2 VisualDL的介紹 220

13.3 VisualDL的安裝 222

13.3.1 使用pip安裝 223

13.3.2 使用源碼安裝 224

13.4 簡單使用VisualDL 224

13.5 在PaddlePaddle中使用

 VisualDL 226

13.5.1 定義VisualDL

元件 226

13.5.2 編寫PaddlePaddle

代碼 227

13.5.3 把資料添加到

VisualDL中 229

13.6 小結 232

第 14章 把PaddlePaddle部署到網站

 伺服器上 233

14.1 引言 233

14.2 開發環境 233

14.3 Flask的使用 234

14.3.1 安裝Flask 234



14.3.2 測試Flask框架是否安裝

成功 234

14.3.3 檔上傳 235

14.4 使用PaddlePaddle預測 237

14.4.1 獲取預測模型 237

14.4.2 部署PaddlePaddle 238

14.5 小結 242

第 15章 把PaddlePaddle應用到

 Android手機 244

15.1 引言 244

15.2 編譯PaddlePaddle庫 244

15.2.1 使用Docker編譯

PaddlePaddle庫 244

15.2.2 使用Linux編譯

PaddlePaddle庫 247

15.3 MobileNet神經網路 250

15.4 訓練模型 254

15.5 編寫預測代碼 258

15.6 合併模型 261

15.7 移植到Android 262

15.7.1 載入PaddlePaddle庫 262

15.7.2 載入合併的模型 263

15.7.3 開發Android程式 263

15.8 小結 272


章節試讀:

推 薦 序 近年來,中國人工智慧技術蓬勃發展,並且在某些領域上已經取得了非常出色的成績。在語言識別技術中,科大訊飛語音辨識已經應用於很多行業和場景;在圖像識別技術中,騰訊優圖、曠視科技Face 和廣州圖元已經在醫療、安防和無人零售等行業廣泛應用;在無人駕駛技術中,百度Apollo開放平臺已經實現L4級別無人車的量產。雖然從技術研發層面看中國與美國相比還有一定差距,但是從應用層面看中國安防企業和互聯網公司擁有超大規模的資料、廣泛的應用場景,有些企業在人工智慧方面已經實現了一系列成功

 
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