昇騰AI處理器CANN應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)：基于Atlas硬件的人工智能案例開發(fā)指南

定　價(jià)：￥69.00

作　者：	蘇統(tǒng)華，杜鵬
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302577287	出版時(shí)間：	2021-09-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：	293	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是《昇騰 AI處理器架構(gòu)與編程》的續(xù)篇，專注于昇騰 AI處理器的革命性邊緣計(jì)算SoC芯片，基于 Atlas開發(fā)者套件或 Atlas推理卡建設(shè)應(yīng)用生態(tài)。全書共20章，重點(diǎn)剖析若干重要領(lǐng)域的典型案例，內(nèi)容涵蓋圖像分割、圖像生成、圖像處理、模式分類、目標(biāo)檢測、智能機(jī)器人和序列模式分析等。每章自成體系，較為完整地給出了案例系統(tǒng)的應(yīng)用動(dòng)機(jī)、系統(tǒng)架構(gòu)和執(zhí)行流程的設(shè)計(jì)方案，并結(jié)合代碼剖析案例系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程和實(shí)際測試結(jié)果，能夠幫助讀者快速把昇騰 AI處理器用于解決實(shí)際問題。本書是市場上本介紹昇騰 AI處理器的案例教材。本書體例完整，案例具有典型性，配套案例代碼完全開源，實(shí)戰(zhàn)資源豐富，可以作為高校人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、電子信息工程、自動(dòng)化等專業(yè)的教材，也適合從事人工智能系統(tǒng)開發(fā)的科研和工程技術(shù)人員作為參考用書。

作者簡介

　　蘇統(tǒng)華博士、哈爾濱工業(yè)大學(xué)企業(yè)與服務(wù)智能計(jì)算研究中心副教授、軟件學(xué)院副院長。主要研究方向?yàn)槟Ｊ阶R別、深度學(xué)習(xí)、異構(gòu)計(jì)算等。致力于自然手寫體中文文本識別的研究與開拓，注重人工智能基礎(chǔ)技術(shù)和工業(yè)應(yīng)用落地。曾建立首款手寫中文庫（HIT-MW庫），先后被國內(nèi)外100余家科研院所采用。自主研發(fā)大規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和預(yù)測平臺，該平臺已經(jīng)成功應(yīng)用到傳統(tǒng)煤氣表改造工程（數(shù)千例）、中小學(xué)試卷全自動(dòng)批改（千余所學(xué)校）、手寫輸入法（二十余萬用戶）等商用領(lǐng)域。出版專著3本、譯著9本，曾2次獲得國際手寫漢字識別競賽名。杜鵬博士，華為海思昇騰CANN技術(shù)專家，主要研究方向?yàn)楫悩?gòu)計(jì)算、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、人工智能等。曾在韓國科學(xué)技術(shù)院、新加坡南洋理工大學(xué)、杭州電子科技大學(xué)從事科研與教學(xué)工作，在SIGGRAPH、PG等國際著名學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表論文10余篇。

圖書目錄

引言00
篇目標(biāo) 檢測
第1章手寫漢字拍照檢測與識別00
1.1案例簡介00
1.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)00
1.2.1功能結(jié)構(gòu)00
1.2.2運(yùn)行流程與體系結(jié)構(gòu)00
1.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)00
1.3.1數(shù)據(jù)集制作00
1.3.2字符圖像預(yù)處理0
1.3.3模型訓(xùn)練0
1.3.4模型轉(zhuǎn)換0
1.3.5文字區(qū)域提取0
1.3.6模型推理0
1.4系統(tǒng)部署0
1.5運(yùn)行結(jié)果0
1.6本章小結(jié)0
第2章人類蛋白質(zhì)圖譜分類0
2.1案例簡介0
2.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)0
2.2.1功能結(jié)構(gòu)0
2.2.2體系結(jié)構(gòu)0
2.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)0
2.3.1數(shù)據(jù)集的下載與篩選0
2.3.2選擇性搜索算法0
2.3.3數(shù)據(jù)集的制作0
2.3.4模型訓(xùn)練0
2.3.5模型推理0
2.4系統(tǒng)部署0
2.4.1服務(wù)器端部署0
2.4.2客戶端部署0
2.5本章小結(jié)0
第3章遙感圖像目標(biāo)檢測0
3.1案例簡介0
3.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)0
3.2.1功能結(jié)構(gòu)0
3.2.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程0
3.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)0
3.3.1目標(biāo)檢測模型定義0
3.3.2目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練0
3.3.3模型轉(zhuǎn)換0
3.3.4模型推理0
3.3.5系統(tǒng)運(yùn)行界面設(shè)計(jì)0
3.4系統(tǒng)部署與運(yùn)行結(jié)果0
3.5本章小結(jié)0
第二篇圖像分割
第4章人像的語義分割0
4.1案例簡介0
4.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)0
4.2.1功能結(jié)構(gòu)0
4.2.2運(yùn)行流程與體系結(jié)構(gòu)0
4.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)0
4.3.1數(shù)據(jù)集生成0
4.3.2基于錯(cuò)誤預(yù)測的分割網(wǎng)絡(luò)0
4.3.3模型訓(xùn)練及評估0
4.3.4模型轉(zhuǎn)換0
4.3.5獲取視頻數(shù)據(jù)0
4.3.6模型推理0
4.3.7推理結(jié)果后處理0
4.4系統(tǒng)部署0
4.5運(yùn)行結(jié)果0
4.6本章小結(jié)0
第5章人像分割與背景替換0
5.1案例簡介0
5.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)0
5.2.1功能結(jié)構(gòu)0
5.2.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程0
5.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)0
5.3.1構(gòu)建數(shù)據(jù)集0
5.3.2定義人像分割網(wǎng)絡(luò)0
5.3.3模型轉(zhuǎn)換0
5.3.4模型推理0
5.4系統(tǒng)部署0
5.5運(yùn)行結(jié)果0
5.6本章小結(jié)0
第6章眼底視網(wǎng)膜血管圖像分割0
6.1案例簡介0
6.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)0
6.2.1功能結(jié)構(gòu)0
6.2.2體系結(jié)構(gòu)0
6.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)0
6.3.1數(shù)據(jù)集制作0
6.3.2網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練0
6.3.3模型部署0
6.3.4用戶交互層0
6.4系統(tǒng)部署0
6.5運(yùn)行結(jié)果0
6.6本章小結(jié)0
第7章邊緣檢測0
7.1案例簡介0
7.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)0
7.2.1功能結(jié)構(gòu)0
7.2.2運(yùn)行流程與體系結(jié)構(gòu)0
7.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)0
7.3.1數(shù)據(jù)集制作0
7.3.2圖像預(yù)處理0
7.3.3模型訓(xùn)練0
7.3.4模型評估和驗(yàn)證0
7.4系統(tǒng)部署0
7.4.1服務(wù)器端部署0
7.4.2客戶端部署0
7.5運(yùn)行結(jié)果0
7.6本章小結(jié)0
第三篇圖像生成
第8章AR陰影生成0
8.1案例簡介0
8.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
8.2.1功能結(jié)構(gòu)
8.2.2運(yùn)行流程
8.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
8.3.1數(shù)據(jù)集制作
8.3.2圖像預(yù)處理
8.3.3模型創(chuàng)建
8.3.4模型轉(zhuǎn)換
8.3.5網(wǎng)絡(luò)推理
8.4系統(tǒng)部署
8.5運(yùn)行結(jié)果
8.6本章小結(jié)
第9章卡通圖像生成
9.1案例簡介
9.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
9.2.1功能結(jié)構(gòu)
9.2.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程
9.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
9.3.1網(wǎng)絡(luò)模型定義
9.3.2算法應(yīng)用
9.3.3模型轉(zhuǎn)換
9.3.4模型推理
9.4系統(tǒng)部署
9.5運(yùn)行結(jié)果
9.6本章小結(jié)
第四篇圖像增強(qiáng)
第10章圖像去霧
10.1案例簡介
10.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
10.2.1功能結(jié)構(gòu)
10.2.2運(yùn)行流程與體系結(jié)構(gòu)
10.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
10.3.1數(shù)據(jù)集介紹
10.3.2圖像預(yù)處理
10.3.3模型訓(xùn)練
10.3.4模型轉(zhuǎn)換
10.3.5模型推理
10.4系統(tǒng)部署
10.4.1服務(wù)器端部署
10.4.2客戶端部署
10.5運(yùn)行結(jié)果
10.6本章小結(jié)
第11章雨天圖像增強(qiáng)系統(tǒng)
11.1案例簡介
11.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
11.2.1功能結(jié)構(gòu)
11.2.2運(yùn)行流程與體系結(jié)構(gòu)
11.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
11.3.1數(shù)據(jù)集生成
11.3.2方向和殘差感知的漸進(jìn)式引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)
11.3.3模型訓(xùn)練及評估
11.3.4模型轉(zhuǎn)換
11.3.5模型推理
11.4系統(tǒng)部署
11.5運(yùn)行結(jié)果
11.6本章小結(jié)
第12章圖像的HDR效果增強(qiáng)系統(tǒng)
12.1案例簡介
12.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
12.2.1功能結(jié)構(gòu)
12.2.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程
12.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
12.3.1模型定義
12.3.2模型訓(xùn)練、保存與轉(zhuǎn)換
12.3.3模型推理
12.4系統(tǒng)部署與運(yùn)行
12.5運(yùn)行結(jié)果
12.6本章小結(jié)
第13章超分辨率圖像算法
13.1案例簡介
13.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
13.2.1功能結(jié)構(gòu)
13.2.2運(yùn)行流程與體系結(jié)構(gòu)
13.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
13.3.1超分辨率圖像算法
13.3.2數(shù)據(jù)集制作
13.3.3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
13.3.4模型訓(xùn)練與驗(yàn)證
13.3.5模型轉(zhuǎn)換
13.3.6預(yù)處理及模型推理
13.3.7推理結(jié)果后處理
13.4系統(tǒng)部署
13.4.1超分辨率圖像轉(zhuǎn)換系統(tǒng)
13.4.2基于Flask的Web應(yīng)用
13.5運(yùn)行結(jié)果
13.5.1實(shí)現(xiàn)結(jié)果
13.5.2PSNR
13.6本章小結(jié)
第五篇模式分類
第14章人體動(dòng)作識別
14.1案例簡介
14.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
14.2.1功能結(jié)構(gòu)
14.2.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程
14.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
14.3.1OpenPose檢測骨骼關(guān)鍵點(diǎn)與制作數(shù)據(jù)集
14.3.2動(dòng)作識別網(wǎng)絡(luò)
14.3.3模型轉(zhuǎn)換
14.3.4模型推理
14.4系統(tǒng)部署
14.4.1配置開發(fā)板環(huán)境
14.4.2部署動(dòng)作識別項(xiàng)目
14.4.3實(shí)時(shí)傳輸攝像頭數(shù)據(jù)
14.5運(yùn)行結(jié)果
14.6本章小結(jié)
第15章人臉識別
15.1案例簡介
15.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
15.2.1功能結(jié)構(gòu)
15.2.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程
15.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
15.3.1模型定義
15.3.2模型轉(zhuǎn)換
15.3.3人臉注冊
15.3.4攝像頭輸入
15.3.5人臉檢測模型
15.3.6關(guān)鍵點(diǎn)提取模型
15.3.7特征向量提取模型推理
15.3.8后處理
15.3.9展示器服務(wù)端
15.4系統(tǒng)部署
15.5運(yùn)行結(jié)果
15.6本章小結(jié)
第16章大規(guī)模視頻手勢識別
16.1案例簡介
16.1.1手勢識別現(xiàn)狀概述
16.1.2C3D模型介紹
16.1.3基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的ResC3D大規(guī)模手勢識別
16.1.4案例遷移簡介
16.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
16.2.1系統(tǒng)綜合設(shè)計(jì)
16.2.2C3D模型的定義、訓(xùn)練與生成
16.2.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程
16.2.4模型轉(zhuǎn)換
16.2.5模型推理
16.3系統(tǒng)部署
16.4運(yùn)行結(jié)果
16.5本章小結(jié)
第六篇機(jī)器人
第17章VSLAM智能小車平臺
17.1案例簡介
17.2總體設(shè)計(jì)
17.2.1平臺硬件系統(tǒng)
17.2.2VSLAM系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)
17.2.3VSLAM系統(tǒng)流程
17.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
17.3.1ROS框架
17.3.2實(shí)時(shí)跟蹤定位
17.3.3深度預(yù)測模型訓(xùn)練
17.3.4地圖重建
17.4系統(tǒng)部署
17.4.1ROS環(huán)境部署
17.4.2模型轉(zhuǎn)換
17.4.3AscendCL模型推理
17.4.4SLAM系統(tǒng)部署
17.5運(yùn)行結(jié)果
17.6本章小結(jié)
第七篇序列分析
第18章中文語音識別
18.1案例簡介
18.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
18.2.1功能結(jié)構(gòu)
18.2.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程
18.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
18.3.1聲學(xué)模型定義
18.3.2CTC算法應(yīng)用
18.3.3語言模型訓(xùn)練
18.3.4模型轉(zhuǎn)換
18.3.5模型推理
18.4系統(tǒng)部署
18.5運(yùn)行結(jié)果
18.6本章小結(jié)
第19章手寫文本行識別
19.1案例簡介
19.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
19.2.1功能結(jié)構(gòu)
19.2.2CNNA模型
19.3系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
19.3.1數(shù)據(jù)集創(chuàng)建
19.3.2模型構(gòu)建
19.3.3訓(xùn)練
19.3.4測試
19.4系統(tǒng)部署與運(yùn)行
19.4.1圖片預(yù)處理
19.4.2模型推理
19.4.3模型后處理
19.5識別結(jié)果
19.5.1數(shù)據(jù)集評估
19.5.2雅可比矩陣可視化分析
19.6本章小結(jié)
第20章意見挖掘與情感分析
20.1案例簡介
20.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
20.2.1功能結(jié)構(gòu)
20.2.2系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程
20.3系統(tǒng)模型框架
20.3.1BERT
20.3.2LSTM
20.4系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
20.4.1數(shù)據(jù)集
20.4.2數(shù)據(jù)讀取
20.4.3詞典構(gòu)建
20.4.4網(wǎng)絡(luò)搭建
20.4.5模型訓(xùn)練
20.4.6模型轉(zhuǎn)換
20.4.7模型推理
20.5本地部署
20.5.1本地工程編譯及運(yùn)行
20.5.2本地系統(tǒng)演示
20.6本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)