深度學(xué)習(xí)之PyTorch物體檢測實戰(zhàn)

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第1篇  物體檢測基礎(chǔ)知識

第1章  淺談物體檢測與PyTorch     2

1.1  深度學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺      2

1.1.1  發(fā)展歷史   2

1.1.2  計算機(jī)視覺       7

1.2  物體檢測技術(shù)      9

1.2.1  發(fā)展歷程   10

1.2.2  技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域   11

1.2.3  評價指標(biāo)   12

1.3  PyTorch簡介 17

1.3.1  誕生與特點(diǎn)       17

1.3.2  各大深度學(xué)習(xí)框架對比   17

1.3.3  為什么選擇PyTorch 19

1.3.4  安裝方法   20

1.4  基礎(chǔ)知識準(zhǔn)備      22

1.4.1  Linux基礎(chǔ) 22

1.4.2  Python基礎(chǔ)       24

1.4.3  高效開發(fā)工具   29

1.5  總結(jié)      36

第2章  PyTorch基礎(chǔ)  37

2.1  基本數(shù)據(jù)：Tensor 37

2.1.1  Tensor數(shù)據(jù)類型 37

2.1.2  Tensor的創(chuàng)建與維度查看 39

2.1.3  Tensor的組合與分塊 41

2.1.4  Tensor的索引與變形 42

2.1.5  Tensor的排序與取極值    46

2.1.6  Tensor的自動廣播機(jī)制與向量化    46

2.1.7  Tensor的內(nèi)存共享    47

2.2  Autograd與計算圖      48

2.2.1  Tensor的自動求導(dǎo)：Autograd 49

2.2.2  計算圖       50

2.2.3  Autograd注意事項   51

2.3  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱torch.nn    52

2.3.1  nn.Module類     52

2.3.2  損失函數(shù)   55

2.3.3  優(yōu)化器nn.optim 56

2.4  模型處理      59

2.4.1  網(wǎng)絡(luò)模型庫：torchvision.models     59

2.4.2  加載預(yù)訓(xùn)練模型       60

2.4.3  模型保存   61

2.5  數(shù)據(jù)處理      61

2.5.1  主流公開數(shù)據(jù)集       61

2.5.2  數(shù)據(jù)加載   63

2.5.3  GPU加速   65

2.5.4  數(shù)據(jù)可視化       66

2.6  總結(jié)      68

第3章  網(wǎng)絡(luò)骨架：Backbone    69

3.1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本組成      69

3.1.1  卷積層       70

3.1.2  激活函數(shù)層       72

3.1.3  池化層       75

3.1.4  Dropout層 76

3.1.5  BN層 77

3.1.6  全連接層   79

3.1.7  深入理解感受野       81

3.1.8  詳解空洞卷積（Dilated Convolution）   82

3.2  走向深度：VGGNet    83

3.3  縱橫交錯：Inception   87

3.4  里程碑：ResNet   93

3.5  繼往開來：DenseNet   95

3.6  特征金字塔：FPN       99

3.7  為檢測而生：DetNet   106

3.8  總結(jié)      110

第2篇  物體檢測經(jīng)典框架

第4章  兩階經(jīng)典檢測器：Faster RCNN  112

4.1  RCNN系列發(fā)展歷程   112

4.2  準(zhǔn)備工作      114

4.3  Faster RCNN總覽 115

4.4  詳解RPN      117

4.5  RoI Pooling層      127

4.6  全連接RCNN模塊      130

4.7  Faster RCNN的改進(jìn)算法    131

4.8  總結(jié)      141

第5章  單階多層檢測器：SSD 142

5.1  SSD總覽      142

5.2  數(shù)據(jù)預(yù)處理   144

5.3  網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)      148

5.4  匹配與損失求解   154

5.5  SSD的改進(jìn)算法  157

5.6  總結(jié)      166

第6章  單階經(jīng)典檢測器：YOLO     167

6.1  無錨框預(yù)測：YOLO v1      167

6.2  依賴錨框：YOLO v2   171

6.3  多尺度與特征融合：YOLO v3   180

6.4  總結(jié)      183

第3篇  物體檢測的難點(diǎn)與發(fā)展

第7章  模型加速之輕量化網(wǎng)絡(luò) 186

7.1  壓縮再擴(kuò)展：SqueezeNet    188

7.2  深度可分離：MobileNet     191

7.3  通道混洗：ShuffleNet 200

7.4  總結(jié)      207

第8章  物體檢測細(xì)節(jié)處理 209

8.1  非極大值抑制：NMS  209

8.2  樣本不均衡問題   217

8.3  模型過擬合   224

8.4  總結(jié)      229

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