深度学习与机器人
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作者张锐主编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121458644
出版时间2023-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数248页
字数337.2千字
定价79元
货号SC:9787121458644
上书时间2024-10-30
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商品详情
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作者简介:
张锐，北京钢铁侠科技有限公司创始人，全国仿生学标准化技术委员会委员，全国工商联高端装备制造与仪器仪表委员会委员，中关村高聚工程高端领军人才，北京市青年托举工程入选人，青岛市拔尖人才，中国人工智能学会教育工作委员会委员，教育部高职专科智能机器人技术、高职本科机器人技术教学标准起草委员会委员，参与制定机器人领域国家标准6项，承担了多个北京市科技重大专项等省部级项目。
内容简介:
本书基于卷积神经网络和图像识别方法，介绍了PyTorch和PaddlePaddle两种框架，并结合移动机器人讲解了具体的开发过程。书中所用的硬件平台，带有两个摄像头传感器，为机器人和无人驾驶车辆多摄像头导航提供了理论指导。书中提到的模拟沙盘，正是机器人作为园区巡检或无人配送实例的缩影。通过基于理论的实践，本书不局限于具体的平台和场景，可以作为实现深度学习的通用化方法。本书源于工程化实践，抽象为具体方法和案例，为学习基于深度学习的机器人技术提供了指南。
目录:
认知篇
第1章 人工智能、深度学习和计算机视觉 1
1.1 人工智能简介 1
1.2 人工智能的发展 3
1.3 深度学习简介 4
1.4 计算机视觉 5
第2章 卷积神经网络及应用介绍 7
2.1 神经网络结构 8
2.1.1 神经元与感知器 8
2.1.2 神经网络 9
2.2 图像识别的任务 10
2.2.1 视觉感知 10
2.2.2 图像表达 11
2.2.3 画面不变性 12
2.3 卷积神经网络结构 14
2.3.1 卷积层 15
2.3.2 池化 16
2.3.3 激活函数 16
2.3.4 全连接层 17
2.3.5 卷积神经网络训练 18
2.4 软件环境安装 20
2.4.1 Python环境安装 20
2.4.2 Numpy功能包安装 25
2.5 卷积神经网络代码详解 26
2.5.1 Numpy功能包导入 26
2.5.2 卷积层的实现 26
2.5.3 Max Pooling层的实现 35
2.6 网络参数调整或微调 37
框架篇
第3章 图像分类及目标检测 38
3.1 图像分类简介 38
3.1.1 AlexNet 42
3.1.2 VGG 45
3.1.3 GoogLeNet 49
3.1.4 ResNet 53
3.2 目标检测 60
3.2.1 目标检测简介 60
3.2.2 RCNN基础 72
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