AI源码解读(数字图像处理案例Python版)/人工智能科学与技术丛书

内容简介

本书根据当前人工智能RNN深度学发展成果，具体设计基于RNN的模型算法，并给出了具体实现，**算法流程及Python代码实现。其主要内括：基于深度学图像处理的20个案例，基于Python的具体实现，本书图文并茂，丰富实用，深入浅出，易学易用。本书根据当前人工智能RNN深度学发展成果，具体设计基于RNN的模型算法，并给出了具体实现，**算法流程及Python代码实现。其主要内括：基于深度学图像处理的20个案例，基于Python的具体实现，本书图文并茂，丰富实用，深入浅出，易学易用。

目录

目录项目1基于插帧和超分辨率的增强应用1.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1.2.2PyTorch环境1.2.3FFmpeg使用1.2.4百度AI Studio使用1.3模块实现1.3.1处理模块1.3.2超分辨率模块1.3.3插帧模块1.3.4GUI模块1.4系统测试1.4.1算法训练1.4.2GUI界面效果1.4.3输出效果展示项目2基于Pix2Pix的快速图像风格迁移2.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2.2.2TensorFlow环境2.2.3Flask环境2.2.4小程序环境2.3模块实现2.3.1数据预处理2.3.2创建模型与编译2.3.3模型训练及保存2.3.4构建Pix2Pix数据集2.3.5Pix2Pix模型构建2.3.6Pix2Pix模型训练及保存2.3.7后端搭建2.4系统测试2.4.1训练效果2.4.2测试效果2.4.3模型应用项目3常见花卉识别3.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3.2.3Android环境3.3模块实现3.3.1数据预处理3.3.2创建模型并编译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训练率3.4.2测试效果3.4.3模型应用项目4基于Keras的狗狗分类与人脸相似检测器4.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4.2.3Keras环境4.2.4安装库4.3模块实现4.3.1数据预处理4.3.2模型编译主体4.3.3图像检测4.3.4文本数据翻译与爬虫4.3.5模型训练评估与生成4.3.6前端界面4.4系统测试4.4.1前端界面展示4.4.2程能介绍4.4.3识别狗狗效果展示4.4.4识别人脸效果展示项目5猫猫相机5.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5.2.2mx环境5.2.3OpenCV环境5.3模块实现5.3.1数据预处理5.3.2创建模型并编译5.3.3模型训练及保存5.3.4模型测试5.4系统测试5.4.1训练率5.4.2测试效果5.4.3模型应用项目6基于Mask RN的动物识别分割及渲染6.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GPU环境6.2.3Keras环境6.2.4pycocotools 2.0环境6.2.5其他依赖库6.3模块实现6.3.1数据预处理6.3.2数据集处理6.3.3模型训练及保存6.3.4渲染效果实现6.3.5GUI设计6.4系统测试6.4.1模型评估6.4.2测试效果6.4.3模型应用项目7新冠肺炎辅助诊断系统7.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7.2.1Python环境7.2.2PlePle环境7.2.3在线运行7.3模块实现7.3.1定义待测数据7.3.2加载预训练模型7.3.3数据预处理7.3.4可视化r/>7.4系统测试7.4.1DI图像7.4.2预处理后的图像7.4.3肺部分割7.4.4病灶分割7.4.5分割结果7.4.6统计输出结果项目8StrokeControllable快速风格迁移在网页端应用8.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8.2.3Linux环境8.2.4网页配置环境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模型测试8.4系统测试8.4.1训练率8.4.2测试效果8.4.3模型应用项目9SRGAN网络在网站默认头像生成中的应用9.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9.2.1TensorFlow环境9.2.2网页服务器开发环境9.3模块实现9.3.1数据预处理9.3.2模型构建9.3.3模型训练及保存9.3.4网站搭建9.4系统测试项目10乱序成语验证码识别10.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10.2.2TensorFlow环境10.2.3安装所需10.3模块实现10.3.1数据预处理10.3.2模型一的构建和训练10.3.3模型二的构建和训练10.3.4乱序成语验证码识别10.3.5可视化界面的实现10.4系统测试10.4.1训练率10.4.2测试效果10.4.3可视化界面应用项目11基于N的SNEAKERS识别11.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环境与Flask框架11.2.2环境配置与工11.2.3小程序环境11.3模块实现11.3.1数据制作11.3.2数据构建11.3.3模型训练及保存11.3.4模型测试11.3.5前端与后台搭建11.4系统测试11.4.1训练率11.4.2测试效果11.4.3模型应用项目12基于SRGAN的单图像超分辨率12.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12.2.2PyTorch环境12.2.3网页端Flask框架12.2.4PyQt环境配置12.3模块实现12.3.1数据预处理12.3.2数据导入12.3.3定义模型12.3.4定义损失函数12.3.5模型训练及保存12.3.6服务器端架构12.3.7本地单机程序12.4系统测试项目13滤镜13.体设计13.1.1系统整体结构13.1.2系统流程13.2运行环境13.2.1Anaconda环境13.2.2TensorFlow环境13.2.3Keras环境13.3模块实现13.3.1模式选择13.3.2任意风格模式13.3.3固定风格模式13.4系统测试13.4.1任意风格模式测试结果13.4.2固定风格模式测试结果项目14基于PyTorch的快速风格迁移14.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14.2.2PyTorch环境14.2.3PyQt5环境14.3模块实现14.3.1数据预处理14.3.2模型构建14.3.3模型训练及保存14.3.4界面化及应用14.4系统测试14.4.1训练率14.4.2测试效果14.4.3程序应用项目15CASIAHWDB手写汉字识别15.体设计15.1.1系统整体结构15.1.2系统流程15.2运行环境15.2.1Python环境15.2.2TensorFlow环境15.2.3wxPython和OpenCV环境15.2.4pyttsx3环境15.3模块实现15.3.1数据预处理15.3.2模型构建15.3.3模型训练及保存15.3.4前端界面15.4系统测试15.4.1测试效果15.4.2模型应用项目16图像智能修复16.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16.2.3OpenFace环境16.3模块实现16.3.1数据预处理16.3.2模型构建16.3.3模型训练16.3.4程序实现16.3.5GUI设计16.3.6程序16.4系统测试16.4.1GAN网络损失变化16.4.2测试效果项目17黑白图像自动着色17.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17.3模块实现17.3.1数据预处理17.3.2模型构建与训练17.3.3模型调用与结果优化17.3.4结果展示17.4系统测试项目18深度神经网络压缩与加速技术在风格迁移中的应用18.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18.2.2GPU环境18.3模块实现18.3.1数据预处理18.3.2创建模型18.3.3模型训练及保存18.3.4模型测试18.4系统测试18.4.1风格迁移效果18.4.2网络的加速与压缩项目19迁移学分类器19.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19.2.3Keras环境19.2.4wxPython的安装19.3模块实现19.3.1数据预处理19.3.2模型构建19.3.3模型训练19.3.4API调用19.3.5模型生成19.4系统测试19.4.1训练率19.4.2测试效果19.4.3模型应用项目20基于TensorFlow的人脸检测及追踪20.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20.2.3models环境20.3模块实现20.3.1数据预处理20.3.2模型构建20.3.3模型训练及保存20.4系统测试