第1章 深度學習與計算機視覺
1.1 圖像基礎
1.2 深度學習與神經網絡基礎
1.2.1 函數的簡單表達
1.2.2 函數的矩陣表達
1.2.3 神經網絡的線性變換
1.2.4 神經網絡的非線性變換
1.2.5 深層神經網絡
1.2.6 神經網絡的學習過程
1.3 卷積神經網絡CNN
1.4 基礎開發環境搭建
1.5 本章總結
第2章 OpenCV入門
2.1 讀圖、展示和保存新圖
2.2 像素點及局部圖像
2.3 基本線條操作
2.4 平移
2.5 旋轉
2.6 縮放
2.6.1 鄰近插值
2.6.2 雙線性插值
2.7 翻轉
2.8 裁剪
2.9 算術操作
2.10 位操作
2.11 Masking操作
2.12 色彩通道分離與融合
2.13 顏色空間轉換
2.14 顏色直方圖
2.15 平滑與模糊
2.16 邊緣檢測
2.17 人臉和眼睛檢測示例
2.18 本章總結
第3章 常見深度學習框架
3.1 PyTorch
3.1.1 Tensor
3.1.2 Autograd
3.1.3 Torch.nn
3.2 Chainer
3.2.1 Variable
3.2.2 Link與Function
3.2.3 Chain
3.2.4 optimizers
3.2.5 損失函數
3.2.6 GPU的使用
3.2.7 模型的保存與加載
3.2.8 FashionMnist圖像分類示例
3.2.9 Trainer
3.3 TensorFlow與Keras
3.3.1 TensorFlow