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| 內容簡介： |
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本书按实战项目研发的先后顺序，介绍了目标检测神经网络从研发到运营的全生命周期。首先介绍了目标检测场景下的图片标注方法和数据格式，以及与之密切相关的特征融合网络和预测网络；介绍了数据\后处理”所涉及的NMS算法及其变种，在此基础上，读者只需结合各式各样的骨干网络就可以搭建完整的一阶段目标检测神经网络模型。接下来介绍了神经网络的动态模式和静态模式两种训练方法，以及训练过程中的数据监控和异常处理。后以亚马逊云和谷歌Coral开发板为例，介绍了云端部署和边缘端部署神经网络的两种部署方法。其中，对于边缘端部署，本书还详细介绍了神经网络量化模型的基础原理和模型编译逻辑，这对将神经网络转化为可独立交付的产品至关重要。 本书还结合智慧交通、智慧后勤、自动驾驶等项目，介绍了计算机视觉数据增强技术和神经网络性能评估原理，以及边缘计算网关、边缘计算系统、自动驾驶数据的计算原理和PointNet 等多个三维目标检测神经网络，帮助读者快速将计算机视觉技术运用到实际生产中。
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| 關於作者： |
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作者本科毕业于天津大学通信工程专业，硕士研究生阶段就读于厦门大学，主攻嵌入式系统和数字信号底层算法，具备扎实的理论基础。作者先后就职于中国电信集团公司和福建省电子信息（集团）有限责任公司，目前担任福建省人工智能学会的理事和企业工作委员会的主任，同时也担任谷歌开发者社区、亚马逊开发者生态的福州区域负责人，长期从事计算机视觉和自然语言基础技术的研究，积累了丰富的人工智能项目经验，致力于推动深度学习在交通、工业、民生、建筑等领域的应用落地。作者于2017年获得高级工程师职称，拥有多项发明专利。
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| 目錄：
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目录
第1篇 一阶段目标检测神经网络的结构设计
第1章 目标检测的竞赛和数据集2
1.1 计算机视觉坐标系的约定和概念2
1.1.1 图像的坐标系约定2
1.1.2 矩形框的描述方法约定3
1.2 PASCAL VOC竞赛和数据集6
1.2.1 PASCAL VOC竞赛任务和数据集简介6
1.2.2 PASCAL VOC2007数据集探索8
1.3 MS COCO挑战赛和数据集14
1.3.1 MS COCO挑战赛的竞赛任务14
1.3.2 MS COCO数据集简介17
1.4 目标检测标注的解析和统计18
1.4.1 XML文件的格式18
1.4.2 XML文件解析和数据均衡性统计20
第2章 目标检测神经网络综述24
2.1 几个著名的目标检测神经网络24
2.1.1 R-CNN家族神经网络简介25
2.1.2 YOLO和SSD神经网络简介28
2.1.3 CenterNet神经网络简介30
2.1.4 U-Net神经网络简介31
2.2 目标检测神经网络分类和高阶API资源32
2.3 矩形框的交并比评价指标和实现34
第3章 一阶段目标检测神经网络的特征融合和中段网络40
3.1 一阶段目标检测神经网络的整体结构40
3.2 一阶段目标检测神经网络的若干中段网络介绍41
3.2.1 单向融合的中段网络41
3.2.2 简单双向融合的中段网络43
3.2.3 复杂双向融合的中段网络45
3.3 不同融合方案中段网络的关系和应用46
3.4 YOLO的多尺度特征融合中段网络案例47
3.4.1 YOLOV3的中段网络及实现48
3.4.2 YOLOV4的中段网络PANet及实现52
3.4.3 YOLOV3-tiny和YOLOV4-tiny版本的中段网络及实现58
3.5 神经网络输出的解码62
3.5.1 融合特征图的几何含义62
3.5.2 矩形框中心点坐标的解码65
3.5.3 矩形框宽度和高度的解码67
3.5.4 前背景概率和分类概率的解码69
3.5.5 矩形框角点坐标和解码函数整体输出70
第4章 一阶段目标检测神经网络典型案例——YOLO解析73
4.1 YOLO家族目标检测神经网络简介73
4.2 先验锚框和YOLO神经网络的检测思路74
4.2.1 用人为设定方式找到的先验锚框74
4.2.2 用聚类回归方式找到的先验锚框76
4.2.3 YOLO的先验锚框编号79
4.2.4 YOLO的XYSCALE和缩放比参数81
4.3 建立YOLO神经网络82
4.3.1 根据选择确定YOLO神经网络参数83
4.3.2 建立骨干网络、中段网络和预测网络84
4.3.3 加上解码网络后建立完整的YOLO模型86
4.4 YOLO神经网络的迁移学习和权重加载89
4.4.1 骨干网络关键层的起止编号89
4.4.2 中段网络和预测网络关键层的起止编号93
4.4.3 YOLO模型的权重加载100
4.5 原版YOLO模型的预测107
4.5.1 原版YOLO模型的建立和参数加载107
4.5.2 神经网络的输入/输出数据重组108
4.6 NMS算法的原理和预测结果可视化111
4.6.1 传统NMS算法原理112
4.6.2 NMS算法的变种116
4.6.3 预测结果的筛选和可视化121
4.7 YOLO模型的多个衍生变种简介124
4.8 YOLO模型的发展与展望127
第2篇 YOLO神经网络的损失函数和训练
第5章 将数据资源制作成标准TFRecord数据集文件130
5.1 数据资源的加载130
5.2 数据资源的解析和提取135
5.3 TFRecord数据集文件的制作139
5.4 单样本的example对象制作139
5.5 遍历全部样本制作完整数据集144
5.6 从数据集提取样本进行核对145
第6章 数据集的后续处理150
6.1 数据集的加载和打包150
6.1.1 数据集的加载和矩阵化150
6.1.2 图像矩阵尺寸的标准化153
6.1.3 真实矩形框标注矩阵尺寸的标准化158
6.1.4 数据集的打包处理159
6.2 将原始数据集打包为可计算数据集163
6.2.1 计算真实矩形框与先验锚框的匹配度排名164
6.2.2 找到真实矩形框所对应的网格下的先验锚框169
6.2.3 可计算数据集测试177
第7章 一阶段目标检测的损失函数的设计和实现181
7.1 损失函数框架和输入数据的合理性判别182
7.2 真实数据和预测数据的对应和分解184
7.3 预测矩形框的前背景归类和权重分配188
7.4 预测矩形框的误差度量192
7.4.1 用中心点表示的位置误差192
7.4.2 用宽度和高度表示的位置误差192
7.4.3 用通用交并比表示的矩形框误差194
7.4.4 用距离交并比表示的矩形框误差198
7.4.5 用完整交并比表示的矩形框误差200
7.4.6 用交并比量化矩形框预测误差的实践206
7.5 前景和背景的预测误差208
7.5.1 前景误差和背景误差的定义208
7.5.2 样本均衡原理和Focal-Loss应用209
7.6 分类预测误差212
7.7 总误差的合并和数值合理性确认213
第8章 YOLO神经网络的训练217
8.1 数据集和模型准备217
8.1.1 参数配置217
8.1.2 数据集预处理220
8.1.3 模型参数加载和冻结223
8.2 动态模式训练225
8.2.1 监控指标的设计和日志存储225
8.2.2 动态模式下神经网络的训练和调试230
8.3 训练中非法数值的监控和调试237
8.3.1 发现和监控非法数值计算结果237
8.3.2 计算结果出现非法数值的原因和对策240
8.4 静态模式训练和TensorBoard监控244
第3篇 目标检测神经网络的云端和边缘端部署
第9章 一阶段目标检测神经网络的云端训练和部署250
9.1 一阶段目标检测神经网络的推理模型设计250
9.1.1 一阶段目标检测神经网络的推理形态250
9.1.2 推理场景下的数据重组网络251
9.1.3 构造推理场景下的YOLO模型函数254
9.1.4 构造和测试YOLO推理模型255
9.2 目标检测推理模型的云端部署256
9.2.1 亚马逊EC2云计算实例选型257
9.2.2 使用云端服务器部署模型并响应推理请求257
9.3 在亚马逊SageMakerStudio上训练云计算模型259
第10章 神经网络的INT8全整数量化原理262
10.1 神经网络量化模型的基本概念262
10.1.1 神经网络量化模型速览和可视化262
10.1.2 浮点数值的量化存储和计算原理268
10.2 神经网络量化模型的制作和分析273
10.2.1 算子的映射和合并273
10.2.2 量化参数搜索和代表数据集276
10.2.3 TFLite量化模型的算子和张量分析279
10.3 量化性能分析和量化模型的逐层调试289
10.3.1 量化信噪比分析原理289
10.3.2 量化模型的单层误差调试294
10.3.3 量化模型的误差累积调试296
10.4 不支持算子的替换技巧300
10.4.1 大动态范围非线性算子替换原理301
10.4.2 大动态范围非线性算子替换效果303
第11章 以YOLO和Edge TPU为例的边缘计算实战305
11.1 TensorFlow模型的量化307
11.1.1 量化感知训练获得INT8整型模型308
11.1.2 训练后量化获得INT8整型模型313
11.2 神经网络模型的编译315
11.2.1 模型编译的工作原理315
11.2.2 在Edge TPU上部署模型的注意事项318
11.3 YOLO目标检测模型的量化和编译321
11.3.1 YOLO变种版本选择和骨干网络修改321
11.3.2 针对硬件限制进行解码网络的修改322
11.3.3 预测矩阵的汇总重组325
11.3.4 YOLO推理模型的建立327
11.3.5 YOLO模型的量化329
11.3.6 量化模型的测试和信噪比分析331
11.4 YOLO量化模型的编译和边缘端部署337
11.4.1 量化模型转换为编译模型337
11.4.2 编写边缘端编译模型推理代码341
第4篇 个性化数据增强和目标检测神经网络性能测试
第12章 个性化目标检测数据集处理346
12.1 农村公路占道数据的目标检测应用346
12.1.1 项目数据背景346
12.1.2 数据的预处理347
12.2 数据的增强350
12.2.1 数据增强技术的概念和效果350
12.2.2 基于空间变换的数据增强方法351
12.2.3 基于颜色空间的数据增强方法354
12.2.4 其他图像数据的增强手法357
12.2.5 图像数据集的增强工具和探索工具360
12.3 使用Albumentations进行数据增强361
12.3.1 Albumentations的安装和使用361
12.3.2 几何数据增强管道的配置362
12.3.3 使用数据管道处理并保存数据364
12.3.4 像素数据增强管道的配置366
12.3.5 增强数据集的运用367
第13章 模型性能的定量测试和决策阈值选择368
13.1 神经网络性能量化的基本概念368
13.1.1 神经网络预测的混淆矩阵368
13.1.2 神经网络量化评估和P-R曲线369
13.1.3 多分类目标检测场景和平均精确率均值371
13.1.4 F分数评估方法372
13.2 餐盘识别神经网络性能测试案例373
13.2.1 项目背景373
13.2.2 提取全部真实数据和预测结果375
13.2.3 模拟不同决策阈值下的精确率和召回率378
第14章 使用边缘计算网关进行多路摄像头目标检测385
14.1 边缘计算网关的整体结构385
14.1.1 核心TPU组件385
14.1.2 计算卡和模组386
14.1.3 下位机的操作系统387
14.1.4 下位机的开发环境简介388
14.2 开发环境准备392
14.2.1 上位机安装Docker392
14.2.2 上位机装载镜像和SDK开发包393
14.2.3 神经网络工具链和主要用途397
14.2.4 针对TensorFlow模型的编译方法398
14.3 浮点32位模型部署的全流程399
14.3.1 训练主机将Keras模型转换为单pb模型文件399
14.3.2 上位机将单pb模型文件编译为bmodel模型文件400
14.3.3 下位机读取和探索bmodel模型文件402
14.3.4 下位机使用bmodel模型文件进行推理406
14.4 边缘端全整数量化模型部署410
14.4.1 在上位机Docker内制作代表数据集410
14.4.2 在上位机D
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