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提取碼：nk43

從應(yīng)用選擇的角度看，八個(gè)主題脈絡(luò)依次是：

一百余種花、三百余種鳥(niǎo)、美食場(chǎng)景、駕駛場(chǎng)景、人機(jī)聊天、人臉生成、活體檢測(cè)、結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)。

從技術(shù)路線的角度看，八個(gè)經(jīng)典模型依次是：

EfficientNetV2、MobileNetV3、EfficientDet、YOLOV5、Transformer、StyleGAN2、FaceNet、AlphaFold2

。

本書(shū)有難度、有高度，聚焦前沿，把握熱點(diǎn)，可用做畢業(yè)設(shè)計(jì)指導(dǎo)教材、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練指導(dǎo)教材、實(shí)訓(xùn)實(shí)習(xí)指導(dǎo)教材，適合研究生和工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)參考。

內(nèi)容簡(jiǎn)介

這是一本以項(xiàng)目為引領(lǐng)、以經(jīng)典模型為主線的面向產(chǎn)業(yè)鏈的實(shí)戰(zhàn)化教科書(shū)。全書(shū)分為九章，包含九個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。以基于Android手機(jī)的智能化應(yīng)用場(chǎng)景為項(xiàng)目目標(biāo)，采用迭代模式，從基于TensorFlow的智能建模開(kāi)始，到基于Android的應(yīng)用開(kāi)發(fā)結(jié)束。模型從訓(xùn)練到部署，設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)，技術(shù)要點(diǎn)多，復(fù)雜度高，工作量大，考驗(yàn)設(shè)計(jì)者的恒心與毅力。
場(chǎng)景無(wú)限好，模型來(lái)相撐。場(chǎng)景包括一百余種花朵識(shí)別、三百余種鳥(niǎo)類識(shí)別、美食場(chǎng)景檢測(cè)、駕駛場(chǎng)景檢測(cè)、人機(jī)暢聊、人臉生成、人臉識(shí)別、基因序列預(yù)測(cè)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)。模型包括EfficientNetV1、EfficientNetV2、MobileNetV1～MobileNetV3、EfficientDet、YOLOvl～YOLOv5、Transformer、GAN、Progressive GAN、StyleGAN1～StyleGAN3、VGG-Face、FaceNet、BERT、DenseNetl21、AlphaFold2。
本書(shū)聚焦前沿、經(jīng)典，充滿創(chuàng)新與挑戰(zhàn)；全程配備同步教學(xué)視頻，26小時(shí)的高密度、大容量精華視頻，讓學(xué)習(xí)變得更簡(jiǎn)單。
本書(shū)適合作為高階實(shí)踐教材、畢業(yè)設(shè)計(jì)指導(dǎo)教材、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練指導(dǎo)教材、實(shí)訓(xùn)實(shí)習(xí)指導(dǎo)教材，還適合研究生和工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)參考。

目錄

第1章 EfficientNetV2與花朵識(shí)別
1.1 花伴侶
1.2 技術(shù)路線
1.3 花朵數(shù)據(jù)集
1.4 EfficientNetV解析
1.5 EfficientNetV2解析
1.6 EfficientNetV2建模
1.7 EfficientNetV2訓(xùn)練
1.8 EfficientNetV2評(píng)估
1.9 EfficientNet-B7建模
1.10 Web服務(wù)器設(shè)計(jì)
1.11 新建Android項(xiàng)目
1.12 Android之網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)接口
1.13 Android客戶機(jī)界面
1.14 Android客戶機(jī)邏輯
1.15 聯(lián)合測(cè)試
1.16 小結(jié)
1.17 習(xí)題
第2章 MobileNetV3與鳥(niǎo)類識(shí)別
2.1 Merlin鳥(niǎo)種識(shí)別
2.2 技術(shù)路線
2.3 鳥(niǎo)類數(shù)據(jù)集
2.4 MobileNetV1解析
2.5 MobileNetV2解析
2.6 MobileNetV3解析
2.7 MobileNetV3建模
2.8 MobileNetV3訓(xùn)練
2.9 MobileNetV3評(píng)估
2.10 MobileNetV3-Lite版
2.11 添加TFLite模型元數(shù)據(jù)
2.12 新建Android項(xiàng)目
2.13 Android項(xiàng)目配置
2.14 Android界面設(shè)計(jì)
2.15 Android邏輯設(shè)計(jì)
2.16 Android手機(jī)測(cè)試
2.17 小結(jié)
2.18 習(xí)題
第3章 EfficientDet與美食場(chǎng)景檢測(cè)
3.1 項(xiàng)目動(dòng)力
3.2 技術(shù)路線
3.3 MakeSense定義標(biāo)簽
3.4 定義數(shù)據(jù)集
3.5 EfficientDet解析
3.6 EfficientDet-Lite預(yù)訓(xùn)練模型
3.7 美食版EfficientDet-Lite訓(xùn)練
3.8 評(píng)估指標(biāo)mAP
3.9 美食版EfficierLtDet-Lite評(píng)估
3.10 美食版EfficientDet-Lite測(cè)試
3.11 新建Android項(xiàng)目
3.12 Android界面設(shè)計(jì)
3.13 Android邏輯設(shè)計(jì)
3.14 Android手機(jī)測(cè)試
3.15 小結(jié)
3.16 習(xí)題
第4章 YOLOv5與駕駛場(chǎng)景檢測(cè)
4.1 項(xiàng)目動(dòng)力
4.2 駕駛場(chǎng)景檢測(cè)
4.3 滑動(dòng)窗口實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)
4.4 卷積方法實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)窗口
4.5 交并比
4.6 非極大值抑制
4.7 Anchor Boxes
4.8 定義網(wǎng)格標(biāo)簽
4.9 YOLOv1解析
4.10 YOLOv2解析
4.11 YOLOv3解析
4.12 YOLOv4解析
4.13 YOLOv5解析
4.14 YOLOv5預(yù)訓(xùn)練模型
4.15 駕駛員圖像采集
4.16 用LabelImg定義圖像標(biāo)簽
4.17 YOLOv5遷移學(xué)習(xí)
4.18 生成YOLOv5-TFLite模型
4.19 在Android上部署YOLOv5
4.20 場(chǎng)景綜合測(cè)試
4.21 小結(jié)
4.22 習(xí)題
第5章 Transformer與人機(jī)暢聊
5.1 項(xiàng)目動(dòng)力
5.2 機(jī)器問(wèn)答技術(shù)路線
5.3 騰訊聊天數(shù)據(jù)集
5.4 Transformer模型解析
5.5 機(jī)器人項(xiàng)目初始化
5.6 數(shù)據(jù)集預(yù)處理與劃分
5.7 定義Transformar輸入層編碼
5.8 定義Transformar注意力機(jī)制
5.9 定義Transformar編碼器
5.10 定義Transformer解碼器
5.11 Transformar模型合成
5.12 模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)配置
5.13 學(xué)習(xí)率動(dòng)態(tài)調(diào)整
5.14 模型訓(xùn)練過(guò)程
5.15 損失函數(shù)與準(zhǔn)確率曲線
5.16 聊天模型評(píng)估與測(cè)試
5.17 聊天模型部署到服務(wù)器
5.18 Android項(xiàng)目初始化
5.19 Android聊天界面設(shè)計(jì)
5.20 Android聊天邏輯設(shè)計(jì)
5.21 客戶機(jī)與服務(wù)器聯(lián)合測(cè)試
5.22 小結(jié)
5.23 習(xí)題
第6章 StyleGAN與人臉生成
6.1 項(xiàng)目動(dòng)力
6.2 GAN解析
6.3 Progressive GAN解析
6.4 StyleGAN解析
6.5 StyleGAN2解析
6.6 StvleGAN2-ADA解析
6.7 StyleGAN3解析
6.8 人臉生成測(cè)試
6.9 客戶機(jī)與服務(wù)器通信邏輯
6.10 人臉生成服務(wù)器
6.11 桌面版客戶機(jī)設(shè)計(jì)與測(cè)試
6.12 新建Android項(xiàng)目
6.13 Android界面設(shè)計(jì)
6.14 Android客戶機(jī)邏輯設(shè)計(jì)
6.15 Android版客戶機(jī)測(cè)試
6.16 小結(jié)
6.17 習(xí)題
第7章 FaeeNet與人臉識(shí)別
7.1 項(xiàng)目動(dòng)力
7.2 人臉檢測(cè)
7.3 人臉活體檢測(cè)
7.4 三種方法做人臉檢測(cè)
7.5 人臉識(shí)別
7.6 人臉數(shù)據(jù)采集
7.7 自定義人臉識(shí)別模型
7.8 人臉識(shí)別模型訓(xùn)練
7.9 人臉識(shí)別模型測(cè)試
7.10 VGG-Face人臉識(shí)別模型
7.11 VGG-Face門禁檢測(cè)
7.12 FaceNet人臉識(shí)別模型
7.13 FaceNet服務(wù)器設(shè)計(jì)
7.14 Android項(xiàng)目初始化
7.15 Android網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)接口
7.16 Android界面設(shè)計(jì)
7.17 Android客戶機(jī)邏輯設(shè)計(jì)
7.18 客戶機(jī)與服務(wù)器聯(lián)合測(cè)試
7.19 活體數(shù)據(jù)采樣
7.20 定義活體檢測(cè)模型
7.21 活體檢測(cè)模型訓(xùn)練
7.22 活體檢測(cè)模型評(píng)估
7.23 實(shí)時(shí)檢測(cè)與識(shí)別
7.24 小結(jié)
7.25 習(xí)題
第8章 BERT與基因序列預(yù)測(cè)
8.1 生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)
8.2 數(shù)據(jù)庫(kù)檢索
8.3 序列比對(duì)
8.4 多序列比對(duì)
8.5 基因增強(qiáng)子
8.6 增強(qiáng)子序列數(shù)據(jù)集
8.7 BERT模型解析
8.8 定義DNA序列預(yù)測(cè)模型
8.9 DNA序列特征提取
8.10 DNA序列模型訓(xùn)練
8.11 DNA序列模型評(píng)估
8.12 小結(jié)
8.13 習(xí)題
第9章 AlphaFold2與蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)
9.1 歷史突破
9.2 技術(shù)路線
9.3 初識(shí)AlphaFold2框架
9.4 數(shù)據(jù)集與特征提取
9.5 Evoformer推理邏輯
9.6 Structure模塊邏輯
9.7

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前言/序言

前言

這是一本以項(xiàng)目為引領(lǐng)、以經(jīng)典模型為主線的面向產(chǎn)業(yè)鏈的實(shí)戰(zhàn)化教科書(shū)。從建模到應(yīng)用、從理論到實(shí)踐，TensorFlow與Android貫穿始終。聚焦前沿，貼近生產(chǎn)，產(chǎn)教融合，注重實(shí)戰(zhàn)。

全書(shū)技術(shù)演進(jìn)路線如圖0.1所示。模型掛帥，場(chǎng)景領(lǐng)航。學(xué)以致用，一以貫之。運(yùn)用之妙，存乎一心。理論實(shí)戰(zhàn)，一氣呵成。

Web服務(wù)器模式、Socket服務(wù)器模式、輕量級(jí)邊緣計(jì)算模式三條模型部署路徑無(wú)縫集成，相互補(bǔ)充、相互支持。服務(wù)器模式可實(shí)現(xiàn)一對(duì)多的大規(guī)模并發(fā)應(yīng)用。邊緣計(jì)算模式的優(yōu)點(diǎn)是不依賴遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)和中央計(jì)算。

本書(shū)建模采用TensorFlow框架，Web服務(wù)器和Socket服務(wù)器采用Python語(yǔ)言編程，Android開(kāi)發(fā)采用Kotlin語(yǔ)言編程。

圖0.1全書(shū)技術(shù)演進(jìn)路線

全書(shū)共九章，包括九個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，涉及圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)言智能、人臉識(shí)別、圖像生成、生物信息六個(gè)主題領(lǐng)域。第8章和第9章的生物信息項(xiàng)目計(jì)算量較大，模型推理周期較長(zhǎng)，不適合Android即時(shí)部署演示。其他七個(gè)項(xiàng)目全部實(shí)現(xiàn)了從TensorFlow建模起步到Android場(chǎng)景部署的教學(xué)示范和應(yīng)用示范。

本書(shū)所有章節(jié)都配備同步高清教學(xué)視頻，讀者可跟隨教材同步復(fù)現(xiàn)項(xiàng)目設(shè)計(jì)的全部流程。紙質(zhì)教材是教學(xué)視頻的經(jīng)緯根基，教學(xué)視頻則是對(duì)紙質(zhì)教材的立體超越。微課視頻版教材的優(yōu)勢(shì)是紙質(zhì)教材綱舉目張，教學(xué)視頻見(jiàn)微知著，二者相輔相成，實(shí)現(xiàn)1+1>2的教學(xué)效果。讀者可掃描封底“文泉云盤(pán)”刮刮卡二維碼，獲得權(quán)限，再掃描對(duì)應(yīng)章節(jié)處二維碼，即可觀看視頻。本書(shū)涉及的數(shù)據(jù)集、源碼、模型等資源可掃描目錄下方二維碼下載。

26小時(shí)的高密度精華視頻，是逢山開(kāi)路、遇水架橋的優(yōu)先選項(xiàng)，是嘈嘈切切錯(cuò)雜彈、大珠小珠落玉盤(pán)的靈感源泉，是推陳出新、青出于藍(lán)而勝于藍(lán)的進(jìn)階秘籍。

本書(shū)體現(xiàn)了以下教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目的教研成果。

(1) TensorFlow與Android一起學(xué)(Google課程資助項(xiàng)目，2021年)。

(2) TensorFlow與Android之場(chǎng)景關(guān)聯(lián)暨一體化案例迭代教學(xué)實(shí)戰(zhàn)(Google師資培訓(xùn)項(xiàng)目，2021年)。

產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目建設(shè)歷時(shí)一年。期間面向200余所高校教師完成了兩項(xiàng)重要師資培訓(xùn)工作。

(1) 全國(guó)高校TensorFlow+Android深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)高級(jí)研修班(清華大學(xué)出版社主辦，2021年7月，桂林，5個(gè)專題)。

(2) TensorFlow與Android之場(chǎng)景關(guān)聯(lián)暨一體化案例迭代教學(xué)實(shí)戰(zhàn)(Google主辦，騰訊會(huì)議，2021年9月、10月共兩期，每期10個(gè)專題)。

本書(shū)得到清華大學(xué)出版社計(jì)算機(jī)與信息分社魏江江社長(zhǎng)和計(jì)算機(jī)教材第二事業(yè)部黃芝主任的精心指導(dǎo)； 得到眾多編輯老師的抬愛(ài)和斧正，最終得以以圖文并茂、賞心悅目的形式與廣大讀者見(jiàn)面。在此表示最為衷心的感謝。

本書(shū)創(chuàng)作過(guò)程中參閱了眾多文獻(xiàn)、博文和博主視頻，在此向作者致以崇高的敬意。

全書(shū)解讀了20余篇前沿經(jīng)典論文，書(shū)中若干圖表直接來(lái)自論文中的實(shí)驗(yàn)成果。相關(guān)論文引用附在書(shū)末參考文獻(xiàn)中。

本書(shū)由三位作者通力合作完成。董相志負(fù)責(zé)書(shū)稿撰寫(xiě)和視頻錄制。曲海平博士審定了書(shū)稿綱目，承擔(dān)了Google師資培訓(xùn)的部分教學(xué)工作。南方科技大學(xué)在讀博士生董飛桐博士審讀了第8章與第9章，使得相關(guān)專業(yè)表述更為貼切準(zhǔn)確。

限于水平，書(shū)中錯(cuò)誤在所難免。懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。

回顧一年來(lái)走過(guò)的歷程，從思想萌芽到項(xiàng)目申報(bào)，從項(xiàng)目獲批到項(xiàng)目建設(shè)，再到項(xiàng)目取得一次又一次進(jìn)展，感覺(jué)我們一直在路上，一直在奔跑！

項(xiàng)目建設(shè)期間，得到了浙江大學(xué)城市學(xué)院吳明暉教授、廈門大學(xué)吳德文教授、重慶郵電大學(xué)陳昌川教授、山東科技大學(xué)魏光村教授等朋友的慷慨相助，得到了Google東北亞教育合作高級(jí)項(xiàng)目經(jīng)理萬(wàn)澤春先生的全方位項(xiàng)目指導(dǎo)，得到了眾多同事和朋友的鼎力支持，在此謹(jǐn)致萬(wàn)分感謝。

特別鳴謝陳昌川教授，百忙中幫助建設(shè)了Google師資培訓(xùn)超星課堂，極大地便利了大家的交流與學(xué)習(xí)。

本書(shū)源于項(xiàng)目建設(shè)，理論與實(shí)戰(zhàn)碰撞、情感與情懷交織，凝練、濃縮、升華了我們過(guò)往的些許收獲。

書(shū)稿落定，恰逢小滿。歐陽(yáng)修的詩(shī)句“最愛(ài)壟頭麥，迎風(fēng)笑落紅”，甚是契合心境。聊賦《憶秦娥》一首，寄托所有美好。

憶秦娥·牽日月

雄心烈，欲將新書(shū)牽日月。牽日月，左手Tensor，右手Android。

馬作的盧振長(zhǎng)策，虎咬天開(kāi)憑君躍。憑君躍，一騰天半，二騰天闕。

編者2023年1月

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