本书以项目为载体，依序对机器学习、深度学习和计算机视觉进行实践探究，帮助读者认识三者的关系，聚焦深度学习技术应用的重点领域计算机视觉，从调用云服务接口和开发模型两个方面做深层次探究。本书以企业用人需求为导向，以岗位技能和综合素质为核心，通过理论教学与实践教学相结合的方式，旨在培养具有深度学习技术应用意识，能够根据不同行业的不同需求，进行深度学习应用开发的高水平技术技能型人才。 全书共 3 篇：入门篇（项目1～项目3）为走进深度学习，分别对机器学习、深度学习和计算机视觉展开学习；基础篇（项目4～项目8）为应用云服务接口，以计算机视觉的基础任务为主线，围绕智能交通领域介绍图像去雾、图像分类、目标检测、图像分割、文字识别的基本概念及对应服务接口的使用；进阶篇（项目9～项目12）为开发计算机视觉模型，衔接基础篇，深入讲解计算机视觉的主流 算法和评估指标，指导读者搭建模型并进行训练，开发计算机视觉模型。 本书既可以作为职业学校人工智能相关专业的教材，也可以作为深度学习应用开发者的参考书。
贾艳光，男，现任北京市信息管理学校智能技术系主任，高级讲师，首届全国优秀教材奖获得者，主持北京市特色高水平专业群-人工智能技术应用专业群、北京市特色高水平实训基地-百度人工智能工程师学院、北京市第一批现场工程师-商汤现场工程师项目建设。
入门篇 走进深度学习
项目 1 认识机器学习 ............................ 002
案例导入 ............................................ 002
学习目标 ............................................ 003
项目描述 ............................................ 003
项目分析 ............................................ 003
知识准备 ............................................ 004
项目实施 ............................................ 009
任务 1 登录平台下载图像 ............. 010
任务 2 使用 PPT 实现抠图 ............ 013
任务 3 使用人工智能实现抠图 ..... 018
任务 4 抠图结果的对比 ................. 021
拓展学习 ............................................ 021
思政课堂 ............................................ 022
工作页 ................................................ 023
项目 2 认识深度学习 ............................ 025
案例导入 ............................................ 025
学习目标 ............................................ 025
项目描述 ............................................ 025
项目分析 ............................................ 026
知识准备 ............................................ 026
项目实施 ............................................ 032
任务 1 认识神经网络
可视化平台 ......................... 033
任务 2 执行简单的分类识别 ......... 037
任务 3 执行复杂的分类识别 ......... 040
拓展学习 ............................................ 042
思政课堂 ............................................ 042
工作页 ................................................ 043
项目 3 认识计算机视觉 ........................ 046
案例导入 ............................................ 046
学习目标 ............................................ 047
项目描述 ............................................ 047
项目分析 ............................................ 047
知识准备 ............................................ 047
项目实施 ............................................ 053
任务 1 实训环境准备 ..................... 054
任务 2 体验图像分类人工智能功能 ..................................... 056
任务 3 体验目标检测人工智能功能 ..................................... 058
任务 4 体验图像分割人工智能功能 ..................................... 059
任务 5 体验人体姿态估计人工智能功能 ..................................... 061
拓展学习 ............................................ 061
思政课堂 ............................................ 062
工作页 ................................................ 063
基础篇 应用云服务接口
项目 4 基于 API 实现图像去雾 .......... 068
案例导入 ............................................ 068
学习目标 ............................................ 068
项目描述 ............................................ 069
项目分析 ............................................ 069
知识准备 ............................................ 070
项目实施 ............................................ 076
任务 1 获取 API 请求链接 ............ 077
任务 2 调用图像去雾 API ............. 080
任务 3 结果可视化 ......................... 082
拓展学习 ............................................ 083
思政课堂 ............................................ 083
工作页 ................................................ 085
项目 5 基于 API 实现车型识别........... 088
案例导入 ............................................ 088
学习目标 ............................................ 088
项目描述 ............................................ 088
项目分析 ............................................ 089
知识准备 ............................................ 089
项目实施 ............................................ 095
任务 1 获取车型识别 API 请求链接 ............................. 096
任务 2 调用车型识别 API ............. 100
任务 3 结果可视化 ......................... 104
拓展学习 ............................................ 105
思政课堂 ............................................ 105
工作页 ................................................ 107
项目 6 基于 API 实现车辆检测 ........... 110
案例导入 ............................................ 110
学习目标 ............................................ 110
项目描述 ............................................ 110
项目分析 ............................................ 111
知识准备 ............................................ 111
项目实施 ............................................ 118
任务 1 获取车辆检测 API 请求链接 ............................. 119
任务 2 调用车辆检测 API ............. 123
任务 3 结果可视化 ......................... 125
拓展学习 ............................................ 126
思政课堂 ............................................ 127
工作页 ................................................ 128
项目 7 基于 API 实现行人分割 ........... 131
案例导入 ............................................ 131
学习目标 ............................................ 131
项目描述 ............................................ 131
项目分析 ............................................ 132
知识准备 ............................................ 132
项目实施 ............................................ 140
任务 1 获取人像分割 API 请求链接 ............................. 141
任务 2 调用人像分割 API ............. 144
任务 3 结果可视化 ......................... 146
拓展学习 ............................................ 147
思政课堂 ............................................ 148
工作页 ................................................ 149
项目 8 基于 API 实现车牌识别 .......... 153
案例导入 ............................................ 153
学习目标 ............................................ 153
项目描述 ............................................ 154
项目分析 ............................................ 154
知识准备 ............................................ 154
项目实施 ............................................ 159
任务 1 获取车牌识别 API 请求链接 ............................. 160
任务 2 调用车牌识别 API ............. 163
任务 3 结果可视化 ......................... 165
拓展学习 ............................................ 166
思政课堂 ............................................ 166
工作页 ................................................ 168
进阶篇 开发计算机视觉模型
项目 9 基于 ResNet 实现服饰分类 .... 172
案例导入 ............................................ 172
学习目标 ............................................ 172
项目描述 ............................................ 172
项目分析 ............................................ 173
知识准备 ............................................ 173
项目实施 ............................................ 178
任务 1 查看服饰分类数据集 ......... 179
任务 2 加载服饰分类数据集 ......... 183
任务 3 训练服饰分类模型 ............. 187
任务 4 评估服饰分类模型 ............. 190
任务 5 部署服饰分类模型 ............. 192
拓展学习 ............................................ 196
思政课堂 ............................................ 196
工作页 ................................................ 198
项目 10 基于 YOLOv3 实现零售柜商品检测 .................................. 202
案例导入 ............................................ 202
学习目标 ............................................ 202
项目描述 ............................................ 203
项目分析 ............................................ 203
知识准备 ............................................ 203
项目实施 ............................................ 208
任务 1 准备商品图像数据 ............. 209
任务 2 训练商品检测模型 ............. 215
任务 3 评估商品检测模型 ............. 219
任务 4 部署商品检测模型 ............. 221
拓展学习 ............................................ 229
思政课堂 ............................................ 230
工作页 ................................................ 231
项目 11 基于 U-Net 实现服饰分割 .... 235
案例导入 ............................................ 235
学习目标 ............................................ 235
项目描述 ............................................ 235
项目分析 ............................................ 236
知识准备 ............................................ 236
项目实施 ............................................ 239
任务 1 查看服饰分割数据集 ......... 240
任务 2 清洗服饰分割数据集 ......... 242
任务 3 划分服饰分割数据集 ......... 244
任务 4 训练服饰分割模型 ............. 248
任务 5 评估服饰分割模型 ............. 251
任务 6 部署服饰分割模型 ............. 254
拓展学习 ............................................ 256
思政课堂 ............................................ 257
工作页 ................................................ 258
项目 12 基于 CRNN 的商品图像文字识别 .................................. 261
案例导入 ............................................ 261
学习目标 ............................................ 261
项目描述 ............................................ 262
项目分析 ............................................ 262
知识准备 ............................................ 262
项目实施 ............................................ 265
任务 1 导入数据集 ......................... 266
任务 2 识别图像中的文字 ............. 269
任务 3 检测敏感词 ......................... 271
拓展学习 ............................................ 272
思政课堂 ............................................ 273
工作页 ................................................ 274
参考文献 .................................................... 277
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