深度学习工程实践

图书标准信息

• 作者 作者
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2024-03
• 版次 1
• ISBN 9787121466731
• 定价 38.00元
• 装帧 其他
• 开本 32开
• 页数 96页
• 字数 80千字

【内容简介】

本书包含代码实践和案例实践，运用OpenCV、PyTorch等框架工具详细讲解中文车牌识别检测、采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践、车道检测的两种深度学习思路及烟雾检测4大实践项目。相关理论可参考《基于深度学习的目标检测原理与应用》一书，从而学以致用、融会贯通。本书适合深度学习领域的工程师、研究员阅读，也可作为深度学习相关专业本科生、研究生的重要参考书，还可作为互联网行业T技术人员转型学习人工智能的参考用书。可登录华信教育资源网下载相关代码。

【作者简介】

翟中华，清华大学经管学院创新创业实验室实践项目指导老师、北京洪策元创智能科技有限公司ceo、ai营首席讲师。于清华大学，长期从事机器学、深度学等方面的工作，先后在互联网、互联网金融等行业公司主持技术工作，曾在互联网征信、大数据等行业公司任技术监。在ai营讲授的课程深度学理论与pytorch实践广受。自chatgpt发布以来，积极布局gpt技术与应用，已在国外优选开源模型基础上训练中文自研模型，开发了智能客服、智能律师助手、智能问诊助理等行业大模型应用。

【目录】

第1章本书实践项目

1.1中文车牌识别检测

1.2采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践

1.3车道检测的两种深度学习思路

1.4烟雾检测

第2章中文车牌识别检测

2.1车牌位置识别

2.2车牌文字识别

2.3探讨模型效果

第3章采用三元组的FaceNet人脸识别理论与实践

3.1FaceNet人脸识别

3.1.1人脸识别简介

3.1.2传统方法

3.1.3深度学习方法（MTCNN方法）

3.1.4FaceNet原理

3.2FaceNet代码实践

3.2.1FaceNet模型代码

3.2.2FaceNet数据集代码

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