TensorFlow 2 进阶使用 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 使⽤ TensorFlow 2 实现图像数据增强 • 使⽤ TensorFlow 2 实现分布式训练 • 使⽤ TensorFlow Hub 迁移学习 • 使⽤ @tf.function 提升性能 • 使⽤ TensorFlow Serving 部署云端服务 • 使⽤ TensorFlow Step 4：在 Android Studio 中安装物品识别 APP Step 5：在 Android Studio 中运行物品识别 APP 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程

业务落地篇：实现货架洞察 Web 应用 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 串联 AI 流程理论：商品检测与商品识别 • 串联 AI 流程实战：商品检测与商品识别 • 展现 AI 效果理论：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 展现 AI 效果实战：使用 OpenCV 可视化识别结果 • 搭建 AI SaaS 理论：Web 框架选型 • 搭建 AI http://localhost:9000/tf2/ai_saas AI SaaS 服务识别结果 “Hello TensorFlow” Try it！ 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程

商品识别篇：使用 ResNet 识别你的货架商品 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 基础：图像分类问题定义与说明 • 基础：越来越深的图像分类网络 • 应⽤用：检测SKU抠图与分类标注流程 • 应⽤用：分类训练集与验证集划分 • 应⽤用：使⽤用TensorFlow 2训练ResNet • 应⽤用：使用ResNet识别货架商品 • 扩展：图像分类常用数据集综述 图像分类应用：户型图识别（空间、家具） 原始户型图 空间分割 （整体效果） 空间分割 （中间结果） 图像分类应用：智能相册 图像分类应用：瑕疵检测 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程

商品检测篇：使用 RetinaNet 瞄准你的货架商品 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 基础：目标检测问题定义与说明 • 基础：R-CNN系列二阶段模型综述 • 基础：YOLO系列一阶段模型概述 • 基础：RetinaNet 与 Facol Loss 带来了什么 • 应用：检测数据准备与标注 • 应用：划分检测训练集与测试集 • 应用：生成CSV bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor • VOC 2007：9,963张标注过的图片， 由train/val/test三部分组成， 共标注出 24,640个物体。 • VOC 2012：trainval/test包含08-11年的所有对应图片。 trainval有11,540张 图片共27,450个物体。 COCO 目标检测应用：仓库流水审计 目标检测应用：仓库盘点 无人智能盘点 人工盘点 目标检测应用：安全防护检测 目标检测应用：内容审核 目标检测应用：车流统计 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程

方案设计篇：如何设计可落地的AI解决方案 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 行业背景：AI新零售是什么? • 用户需求：线下门店业绩如何提升？ • 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 • 短期目标：自动化陈列审核和促销管理 • 方案设计：基于深度学习的检测/分类的AI流水线 • 方案交付：支持在线识别和API调用的 AI SaaS 目录 行业背景：AI新零售是什么 业务落地：自动化陈列审核和促销管理 陈列 必分销 新品 纯度 排面 SKU 种类 数量 位置 品类 占比 货架 设计 场景 层数 编号 销售执行三板斧：分销达标 销售执行三板斧：新品上架陈列稽查 销售执行三板斧：陈列激励 方案设计： 基于深度学习的检测/分类的AI流水线 货架商品检测 货架商品检测 Bottle（瓶装） Combination（组合装） 货架商品检测 淀 服 务 监 控 快速消费品 建筑图纸 五金零配件 医疗器件 库码标签 零售百货 通用OCR 空间分割 商品识别 AI + 业务 流水线 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 节 节点概述 点概述 1.1. 关于节点 读取操作 管理操作 增强操作 1.2. 关于 POD 读取操作 管理操作 增强操作 1.3. 关于容器 第 第 19 20 20 21 22 22 23 23 24 26 28 30 35 37 38 38 38 39 40 42 42 43 44 45 46 48 49 49 50 目 目录 录 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 119 120 120 121 121 123 125 125 126 127 128 128 132 135 138 141 142 142 143 143 143 目 目录 录 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 节 节点概述 点概述 1.1. 关于节点 读取操作 管理操作 功能增强操作 1.2. 关于 POD 读取操作 管理操作 功能增强操作 1.3. 关于容器 18 19 19 20 21 21 22 22 23 25 27 31 38 41 43 43 43 44 46 48 49 50 51 53 56 59 60 61 62 目 目录 录 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160 162 164 165 166 167 167 173 177 181 185 185 185 187 187 187 188 188 189 192 195 195 目 目录 录 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

者对这些数学知识有初步印象或了解即可。比起理论基础，读者需要有少量的编程经验，特 别是 Python 语言编程经验，显得更加重要，因为本书更侧重于实用性，而不是堆砌公式。 总的来说，本书适合于大学三年级左右的理工科本科生和研究生，以及其他对人工智能算法 感兴趣的朋友。 本书共 15 章，大体上可分为 4 个部份：第 1~3 章为第 1 部分，主要介绍人工智能的初 步认知，并引出相关问题；第 年 10 月 19 日 预览版202112 声 明 得益于简洁优雅的设计理念，基于动态图的 PyTorch 框架在学术圈广受好评，绝大多数 最新算法是基于 PyTorch 实现的，众多的第三方 AI 框架应用，例如 mmdetection、mmaction2、 transformer、speechbrain 等均以 PyTorch 为基础开发，可见掌握 PyTorch 框架在人工智能行 业中的重要地位。 47407& courseId=1208894818&_trace_c_p_k2_=8 d1b10e04bd34d69855bb71da65b0549 预览版202112 简 要 目 录 人工智能绪论 1.1 人工智能 1.2 神经网络发展简史 1.3 深度学习特点 1.4 深度学习应用 1.5 深度学习框架 1.6 开发环境安装 1.7 参考文献