●引言00第一篇目 標 檢 測第1章手寫漢字拍照檢測與識別001.1案例簡介001.2繫統總體設計001.2.1功能結構001.2.2運行流程與體繫結構001.3繫統設計與實現001.3.1數據集制作001.3.2字符圖像預處理01.3.3模型訓練01.3.4模型轉換01.3.5文字區域提取01.3.6模型推理01.4繫統部署01.5運行結果01.6本章小結0第2章人類蛋白質圖譜分類02.1案例簡介02.2繫統總體設計02.2.1功能結構02.2.2體繫結構02.3繫統設計與實現02.3.1數據集的下載與篩選02.3.2選擇性搜索算法02.3.3數據集的制作02.3.4模型訓練02.3.5模型推理02.4繫統部署02.4.1服務器端部署02.4.2客戶端部署02.5本章小結0第3章遙感圖像目標檢測03.1案例簡介03.2繫統總體設計03.2.1功能結構03.2.2繫統設計流程03.3繫統設計與實現03.3.1目標檢測模型定義03.3.2目標檢測模型訓練03.3.3模型轉換03.3.4模型推理03.3.5繫統運行界面設計03.4繫統部署與運行結果03.5本章小結0第二篇圖 像 分 割第4章人像的語義分割04.1案例簡介04.2繫統總體設計04.2.1功能結構04.2.2運行流程與體繫結構04.3繫統設計與實現04.3.1數據集生成04.3.2基於錯誤預測的分割網絡04.3.3模型訓練及評估04.3.4模型轉換04.3.5獲取視頻數據04.3.6模型推理04.3.7推理結果後處理04.4繫統部署04.5運行結果04.6本章小結0第5章人像分割與背景替換05.1案例簡介05.2繫統總體設計05.2.1功能結構05.2.2繫統設計流程05.3繫統設計與實現05.3.1構建數據集05.3.2定義人像分割網絡05.3.3模型轉換05.3.4模型推理05.4繫統部署05.5運行結果05.6本章小結0第6章眼底視網膜血管圖像分割06.1案例簡介06.2繫統總體設計06.2.1功能結構06.2.2體繫結構06.3繫統設計與實現06.3.1數據集制作06.3.2網絡訓練06.3.3模型部署06.3.4用戶交互層06.4繫統部署06.5運行結果06.6本章小結0第7章邊緣檢測07.1案例簡介07.2繫統總體設計07.2.1功能結構07.2.2運行流程與體繫結構07.3繫統設計與實現07.3.1數據集制作07.3.2圖像預處理07.3.3模型訓練07.3.4模型評估和驗證07.4繫統部署07.4.1服務器端部署07.4.2客戶端部署07.5運行結果07.6本章小結0第三篇圖 像 生 成第8章AR陰影生成08.1案例簡介08.2繫統總體設計8.2.1功能結構8.2.2運行流程8.3繫統設計與實現8.3.1數據集制作8.3.2圖像預處理8.3.3模型創建8.3.4模型轉換8.3.5網絡推理8.4繫統部署8.5運行結果8.6本章小結第9章卡通圖像生成9.1案例簡介9.2繫統總體設計9.2.1功能結構9.2.2繫統設計流程9.3繫統設計與實現9.3.1網絡模型定義9.3.2算法應用9.3.3模型轉換9.3.4模型推理9.4繫統部署9.5運行結果9.6本章小結第四篇圖 像 增 強第10章圖像去霧10.1案例簡介10.2繫統總體設計10.2.1功能結構10.2.2運行流程與體繫結構10.3繫統設計與實現10.3.1數據集介紹10.3.2圖像預處理10.3.3模型訓練10.3.4模型轉換10.3.5模型推理10.4繫統部署10.4.1服務器端部署10.4.2客戶端部署10.5運行結果10.6本章小結第11章雨天圖像增強繫統11.1案例簡介11.2繫統總體設計11.2.1功能結構11.2.2運行流程與體繫結構11.3繫統設計與實現11.3.1數據集生成11.3.2方向和殘差感知的漸進式引導網絡11.3.3模型訓練及評估11.3.4模型轉換11.3.5模型推理11.4繫統部署11.5運行結果11.6本章小結第12章圖像的HDR效果增強繫統12.1案例簡介12.2繫統總體設計12.2.1功能結構12.2.2繫統設計流程12.3繫統設計與實現12.3.1模型定義12.3.2模型訓練、保存與轉換12.3.3模型推理12.4繫統部署與運行12.5運行結果12.6本章小結第13章超分辨率圖像算法13.1案例簡介13.2繫統總體設計13.2.1功能結構13.2.2運行流程與體繫結構13.3繫統設計與實現13.3.1超分辨率圖像算法13.3.2數據集制作13.3.3網絡結構13.3.4模型訓練與驗證13.3.5模型轉換13.3.6預處理及模型推理13.3.7推理結果後處理13.4繫統部署13.4.1超分辨率圖像轉換繫統13.4.2基於Flask的Web應用13.5運行結果13.5.1實現結果13.5.2PSNR13.6本章小結第五篇模 式 分 類第14章人體動作識別14.1案例簡介14.2繫統總體設計14.2.1功能結構14.2.2繫統設計流程14.3繫統設計與實現14.3.1Open e檢測骨骼關鍵點與制作數據集14.3.2動作識別網絡14.3.3模型轉換14.3.4模型推理14.4繫統部署14.4.1配置開發板環境14.4.2部署動作識別項目14.4.3實時傳輸攝像頭數據14.5運行結果14.6本章小結第15章人臉識別15.1案例簡介15.2繫統總體設計15.2.1功能結構15.2.2繫統設計流程15.3繫統設計與實現15.3.1模型定義15.3.2模型轉換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關鍵點提取模型15.3.7特征向量提取模型推理15.3.8後處理15.3.9展示器服務端15.4繫統部署15.5運行結果15.6本章小結第16章大規模視頻手勢識別16.1案例簡介16.1.1手勢識別現狀概述16.1.2C3D模型介紹16.1.3基於強化學習的ResC3D大規模手勢識別16.1.4案例遷移簡介16.2繫統設計與實現16.2.1繫統綜合設計16.2.2C3D模型的定義、訓練與生成16.2.3繫統設計流程16.2.4模型轉換16.2.5模型推理16.3繫統部署16.4運行結果16.5本章小結第六篇機器人第17章VSLAM智能小車平臺17.1案例簡介17.2總體設計17.2.1平臺硬件繫統17.2.2VSLAM繫統功能結構17.2.3VSLAM繫統流程17.3繫統設計與實現17.3.1ROS框架17.3.2實時跟蹤定位17.3.3深度預測模型訓練17.3.4地圖重建17.4繫統部署17.4.1ROS環境部署17.4.2模型轉換17.4.3AscendCL模型推理17.4.4SLAM繫統部署17.5運行結果17.6本章小結第七篇序 列 分 析第18章中文語音識別18.1案例簡介18.2繫統總體設計18.2.1功能結構18.2.2繫統設計流程18.3繫統設計與實現18.3.1聲學模型定義18.3.2CTC算法應用18.3.3語言模型訓練18.3.4模型轉換18.3.5模型推理18.4繫統部署18.5運行結果18.6本章小結第19章手寫文本行識別19.1案例簡介19.2繫統總體設計19.2.1功能結構19.2.2CNNA模型19.3繫統設計與實現19.3.1數據集創建19.3.2模型構建19.3.3訓練19.3.4測試19.4繫統部署與運行19.4.1圖片預處理19.4.2模型推理19.4.3模型後處理19.5識別結果19.5.1數據集評估19.5.2雅可比矩陣可視化分析19.6本章小結第20章意見挖掘與情感分析20.1案例簡介20.2繫統總體設計20.2.1功能結構20.2.2繫統設計流程20.3繫統模型框架20.3.1BERT20.3.2LSTM20.4繫統設計與實現20.4.1數據集20.4.2數據讀取20.4.3詞典構建20.4.4網絡搭建20.4.5模型訓練20.4.6模型轉換20.4.7模型推理20.5本地部署20.5.1本地工程編譯及運行20.5.2本地繫統演示20.6本章小結參考文獻
本書是《昇騰 AI處理器架構與編程》的續篇,專注於昇騰 AI處理器的革命性邊緣計算SoC芯片,基於 Atlas開發者套件或 Atlas推理卡建設應用生態。全書共20章,重點剖析若干重要領域的典型案例,內容涵蓋圖像分割、圖像生成、圖像處理、模式分類、目標檢測、智能機器人和序列模式分析等。每章自成體繫,較為完整地給出了案例繫統的應用動機、繫統架構和執行流程的設計方案,並結合代碼剖析案例繫統的實現過程和實際測試結果,能夠幫助讀者快速把昇騰 AI處理器用於解決實際問題。本書是市場上第一本介紹昇騰 AI處理器的案例教材。本書體例完整,案例具有典型性,配套案例代碼接近開源,實戰資源豐富,可以作為高校人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、軟件工程、電子信息工程、自動化等專業的教材,也適合從事人工智能繫統開發的科研和工程技術人員作為參考用書。
