AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例Pytho

AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Pytho读书笔记模板01思维导图目录分析读书笔记内容摘要作者介绍精彩摘录目录0305020406思维导图深度版读者过程卷积模型应用程序代码系统总体设计项目模型模块整体环境运行训练数据效果本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书以人工智能发展为时代背景,通过20个机器学习模型和算法案例,为读者提供较为详细的实战方案,以便进行深度学习。在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程进行介绍,分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用等过程,并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习,快速掌握人工智能程序开发方法,本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等资料,可供读者举一反三,二次开发。本书语言简洁,深入浅出,通俗易懂,不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者,而且可作为高等院校相关专业的参考教材,还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术参考书。目录分析1.1总体设计1.2运行环境1.3模块实现1.4系统测试项目1电影推荐**1.1总体设计1.1.1系统整体结构1.1.2系统流程1.2运行环境1.2.1Python环境1.2.2TensorFlow环境1.3模块实现1.3.1数据预处理1.3.2模型设计1.3.3模型训练及测试1.3.4特征矩阵提取1.3.5推荐电影1.3.6客户端1.4系统测试1.4.1训练准确率1.4.2运行结果2.1总体设计2.2运行环境2.3模块实现2.4系统测试项目2服装分类助手2.1总体设计2.1.1系统整体结构2.1.2系统流程2.2运行环境2.2.1Python环境2.2.2PyTorch环境2.2.3Django环境2.3模块实现2.3.1数据预处理2.3.2模型创建与编译2.3.3模型训练及保存2.3.4模型生成2.4系统测试2.4.1训练准确率2.4.2测试效果2.4.3模型应用3.2运行环境3.1总体设计项目3检索式模型聊天机器人3.4系统测试3.3模块实现项目3检索式模型聊天机器人3.1总体设计3.1.1系统整体结构3.1.2系统流程3.2运行环境3.2.1Python环境3.2.2TensorFlow环境3.3模块实现3.3.1数据预处理3.3.2模型创建与编译3.3.3模型训练及保存3.3.4模型生成3.4系统测试3.4.1训练准确率3.4.2测试效果3.4.3模型应用4.2运行环境4.1总体设计项目4方言种类识别4.4系统测试4.3模块实现项目4方言种类识别4.1总体设计4.1.1系统整体结构4.1.2系统流程4.2运行环境4.2.1Python环境4.2.2TensorFlow环境4.2.3JupyterNotebook环境4.2.4PyCharm环境4.3模块实现4.3.1数据预处理4.3.2模型构建4.3.3模型训练及保存4.3.4模型生成4.4系统测试4.4.1训练准确率4.4.2测试效果5.1总体设计5.2运行环境5.3模块实现5.4系统测试项目5行人检测与追踪计数5.1总体设计5.1.1系统整体结构5.1.2系统流程5.2运行环境5.2.1Python环境5.2.2TensorFlow环境5.2.3安装所需的软件包5.2.4硬件环境5.3模块实现5.3.1准备数据5.3.2数据预处理5.3.3目标检测5.3.4目标追踪5.3.5主函数6.2运行环境6.1总体设计项目6智能果实采摘指导系统6.4系统测试6.3模块实现项目6智能果实采摘指导系统6.1总体设计6.1.1系统整体结构6.1.2系统流程6.2运行环境6.2.1Python环境6.2.2TensorFlow环境6.2.3JupyterNotebook环境6.2.4PyCharm环境6.2.5**开发者工具6.2.6OneNET云平台6.3模块实现6.3.1数据预处理6.3.2创建模型与编译6.3.3模型训练及保存6.3.4上传结果6.3.5**开发6.4系统测试6.4.1训练准确率6.4.2测试效果6.4.3外部访问效果7.1总体设计7.2运行环境7.3模块实现7.4系统测试项目7基于CNN的猫种类识别7.1总体设计7.1.1系统整体结构7.1.2系统流程7.2运行环境7.2.1计算型云服务器7.2.2Python环境7.2.3TensorFlow环境7.2.4MySQL环境7.2.5Django环境7.3模块实现7.3.1数据预处理7.3.2数据增强7.3.3普通CNN模型7.3.4残差网络模型7.3.5模型生成7.4系统测试7.4.1训练准确率7.4.2测试效果7.4.3模型应用8.1总体设计8.2运行环境8.3模块实现8.4系统测试项目8基于VGG-16的驾驶行为分析8.1总体设计8.1.1系统整体结构8.1.2系统流程8.2运行环境8.2.1Python环境8.2.2TensorFlow环境8.2.3Android环境8.3模块实现8.3.1数据预处理8.3.2模型构建8.3.3模型训练及保存8.3.4模型生成8.4系统测试8.4.1训练准确率8.4.2测试效果8.4.3模型应用9.1总体设计9.2运行环境9.3模块实现9.4系统测试项目9基于MaskR-CNN的娱乐视频生成器9.1总体设计9.1.1系统整体结构9.1.2系统流程9.2运行环境9.2.1Python环境9.2.2PyTorch环境9.2.3Detectron2平台9.2.4MoviePy的安装9.2.5PyQt的安装9.3模块实现9.3.1数据处理9.3.2视频处理9.3.3PyQt界面9.4系统测试9.4.1训练准确率9.4.2运行效率9.4.3应用使用说明10.2运行环境10.1总体设计项目10基于CycleGAN的图像转换10.4系统测试10.3模块实现项目10基于CycleGAN的图像转换10.1总体设计10.1.1系统整体结构10.1.2系统流程10.2运行环境10.2.1Python环境10.2.2TensorFlowGPU环境10.2.3Android环境10.3模块实现10.3.1数据集预处理10.3.2模型构建10.3.3模块分析10.3.4模型训练及保存10.3.5模型生成11.1总体设计11.2运行环境11.3模块实现11.4系统测试项目11交通警察——车辆监控系统11.1总体设计11.1.1系统整体结构11.1.2系统流程11.2运行环境11.2.1Python环境11.2.2TensorFlow环境11.2.3PyCharmIDE配置11.2.4Protoc配置11.3模块实现11.3.1API下载及载入11.3.2识别训练11.3.3导入模型与编译11.3.4模型生成12.1总体设计12.2运行环境12.3模块实现12.4系统测试项目12验证码的生成与识别12.1总体设计12.1.1系统整体结构12.1.2系统流程12.2运行环境12.2.1Python环境12.2.2TensorFlow环境12.2.3VsCode环境12.3模块实现12.3.1数据预处理12.3.2模型搭建12.3.3模型训练及保存12.3.4模型测试12.4系统测试12.4.1训练准确率12.4.2测试效果13.1总体设计13.2运行环境13.3模块实现13.4系统测试项目13基于CNN的交通标志识别13.1总体设计13.1.1系统整体结构13.1.2系统流程13.3模块实现13.3.1数据预处理13.3.2模型构建13.3.3模型训练及保存13.4系统测试13.4.1训练准确率13.4.2测试效果14.2运行环境14.1总体设计项目14图像风格转移14.4系统测试14.3模块实现项目14图像风格转移14.1总体设计14.1.1系统整体结构14.1.2系统流程14.2运行环境14.2.1Python环境14.2.2TensorFlow环境14.2.3库安装14.2.4VGG-19网络下载14.3模块实现14.3.1实时风格转移14.3.2非实时风格转移14.3.3交互界面设计14.4系统测试14.4.1非实时风格转移测试14.4.2实时风格转移测试15.1总体设计15.2运行环境15.3模块实现15.4系统测试项目15口罩识别系统15.1总体设计15.1.1系统整体结构15.1.2系统流程图15.3模块实现15.3.1数据预处理15.3.2模型训练及保存15.3.3页面显示和视频流输入15.3.4模型生成15.4系统测试15.4.1训练准确率15.4.2测试效果16.2运行环境16.1总体设计项目16垃圾分类****16.4系统测试16.3模块实现项目16垃圾分类****16.1总体设计16.1.1系统整体结构16.1.2系统流程16.2运行环境16.2.1Python环境16.2.2TensorFlow环境16.2.3****及后台服务器环境16.3模块实现16.3.1数据预处理16.3.2创建模型与编译16.3.3模型训练及保存16.3.4模型生成16.4系统测试16.4.1训练准确率16.4.2测试效果16.4.3模型应用17.1总体设计17.2运行环境17.3模块实现17.4系统测试项目17基于OpenCV的人脸识别程序17.1总体设计17.1.1系统整体结构17.1.2系统流程17.2运行环境17.2.1Python环境17.2.2TensorFlow环境17.3模块实现17.3.1数据预处理17.3.2模型构建17.3.3模型训练18.1总体设计18.2运行环境18.3模块实现18.4系统测试项目18基于CGAN的线稿自动上色18.1总体设计18.1.1系统整体结构18.1.2系统流程18.2运行环境18.2.1Python环境18.2.2TensorFlow环境18.3模块实现18.3.1数据预处理18.3.2模型构建18.3.3模型训练及保存18.3.4模型应用18.4系统测试18.4.1训练效果18.4.2测试效果18.4.3模型使用说明19.2运行环境19.1总体设计项目19基于ACGAN的动漫头像生成19.4系统测试19.3模块实现项目19基于ACGAN的动漫头像生成19.1总体设计19.1.1系统整体结构19.1.2系统流程19.2运行环境19.2.1Python环境19.2.2TensorFlow环境19.2.3OpenCV环境19.2.4Illustration2Vec19.3模块实现19.3.1数据获取19.3.2数据处理19.3.3模型构建19.3.4模型训练及保存19.4系统测试19.4.1模型导入及调用19.4.2生成指定标签20.1总体设计20.2运行环境20.3模块实现20.4系统测试项目20手势语言识别20.1总体设计20.1.1系统整体结构20.1.2系统流程20.2运行环境20.2.1Python环境20.2.2TensorFlow环境20.2.3OpenCV-Python环境20.3模块实现20.3.1设置直方图20.