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深度學習與MindSpore實踐

為了解決資料增強方法的問題，作者陳雷 這樣論述：

本書系統地介紹了深度學習理論，並基於MindSpore AI計算框架進行實踐。全書共分14章，內容涵蓋深度學習概況、深度學習基礎知識、深度神經網路、卷積神經網路、迴圈神經網路、無監督學習、深度強化學習、自動化機器學習、端雲協同、深度學習視覺化及深度學習的數據準備等。為便於讀者學習，書中還給出了基於MindSpore實現的關於深度學習的開發實例及線上資源。   本書可作為普通高等學校人工智慧、智慧科學與技術、電腦科學與技術、電子資訊工程、自動化等專業的本科生及研究生教材，也可作為從事深度學習相關工作的軟體發展工程師與科研人員的學習、參考用書。 陳雷：香港科技大學電腦科學與工程

系教授，大資料研究所主任，IEEE Fellow和ACM傑出科學家。研究方向包括資料驅動AI、人力機器學習、知識圖譜、社交媒體上的資料採擷等。在國際著名期刊和會議上發表300餘篇論文，曾獲得2015年SIGMOD時間測試獎。現任VLDB 2019程式委員會聯合主席、VLDB期刊主編、IEEE TKDE期刊副總編輯、VLDB Endowment執行成員。 序言一（徐直軍-華為輪值董事長） 序言二（樊文飛-中國科學院外籍院士） 前言 第1章引言 1.1人工智慧的歷史變遷 1.2什麼是深度學習 1.3深度學習的現實應用 1.3.1自動語音辨識 1.3.2圖像識別 1.3.3自然語

言處理 1.3.4其他領域 1.4本書的組織架構 1.5MindSpore簡介 1.5.1程式設計簡單 1.5.2端雲協同 1.5.3調試輕鬆 1.5.4性能卓越 1.5.5開源開放 第2章深度學習基礎知識 2.1回歸問題演算法 2.2梯度下降演算法 2.3分類問題演算法 2.4過擬合與欠擬合 第3章深度神經網路 3.1前向網路 3.2反向傳播 3.3泛化能力 3.4用MindSpore實現簡單神經網路 3.4.1各層參數說明 3.4.2詳細步驟 第4章深度神經網路的訓練 4.1深度學習系統面臨的主要挑戰 4.1.1大資料集需求 4.1.2硬體需求 4.1.3過擬合 4.1.4超參數優化

4.1.5不透明性 4.1.6缺少靈活性 4.2正則化 4.2.1L2範數正則化 4.2.2L1範數正則化 4.3Dropout 4.4自我調整學習率 4.4.1AdaGrad 4.4.2RMSProp 4.4.3Adam 4.5批標準化 4.6用MindSpore 實現深度神經網路 4.6.1各層參數說明 4.6.2詳細步驟 第5章卷積神經網路 5.1卷積操作 5.2池化 5.3殘差網路 5.4應用：圖片分類 5.5用MindSpore實現基於卷積神經網路圖片分類 5.5.1載入MindSpore模組 5.5.2定義ResNet網路結構 5.5.3設置超參數 5.5.4導入資料集 5.5

.5訓練模型 第6章迴圈神經網路 6.1迴圈神經網路概述 6.2深度迴圈神經網路 6.3長期依賴的挑戰 6.4長短期記憶網路和門控迴圈神經網路 6.4.1長短期記憶網路 6.4.2門控迴圈神經網路 6.5應用：文本預測 6.6用MindSpore實現基於長短期記憶網路的文本預測 6.6.1載入MindSpore模組 6.6.2數據準備 6.6.3定義網路 6.6.4參數介紹 6.6.5訓練模型 參考文獻 第7章無監督學習： 詞向量 7.1Word2Vec 7.1.1提出背景 7.1.2發展現狀 7.1.3技術原理 7.1.4技術難點 7.1.5應用場景 7.1.6框架模組 7.2GloVe

7.2.1提出背景 7.2.2發展現狀 7.2.3技術原理 7.2.4技術難點 7.2.5應用場景 7.2.6框架模組 7.3Transformer 7.3.1提出背景 7.3.2發展現狀 7.3.3技術原理 7.3.4技術難點 7.3.5應用場景 7.3.6框架模組 7.4BERT 7.4.1提出背景 7.4.2發展現狀 7.4.3技術原理 7.4.4技術難點 7.4.5應用場景 7.4.6框架模組 7.5詞向量典型生成演算法對比 7.6應用：自動問答 7.6.1自動問答的相關概念 7.6.2傳統的自動問答方法 7.6.3基於深度學習的自動問答方法 7.7用MindSpore 實現基於BE

RT的自動問答 7.7.1資料集準備 7.7.2訓練BERT網路 參考文獻 第8章無監督學習： 圖向量 8.1圖向量簡介 8.2DeepWalk演算法 8.2.1DeepWalk演算法原理 8.2.2DeepWalk演算法實現 8.3LINE演算法 8.3.1LINE演算法原理 8.3.2LINE演算法實現 8.4Node2Vec演算法 8.4.1Node2Vec演算法原理 8.4.2Node2Vec演算法實現 8.5GCN演算法 8.5.1GCN演算法原理 8.5.2GCN演算法實現 8.6GAT演算法 8.6.1GAT演算法原理 8.6.2GAT演算法實現 8.7應用：推薦系統 8.7.

1工業界中的推薦系統 8.7.2推薦系統中的圖神經網路模型 參考文獻 第9章無監督學習： 深度生成模型 9.1變分自編碼器 9.1.1提出背景 9.1.2發展現狀 9.1.3技術原理 9.1.4技術難點 9.1.5應用場景 9.2生成對抗網路 9.2.1提出背景 9.2.2發展現狀 9.2.3技術原理 9.2.4技術難點 9.2.5應用場景 9.2.6框架模組 9.3應用：資料增強 9.3.1資料增強的定義 9.3.2資料增強的目的 9.3.3傳統資料增強的方法 9.3.4基於深度學習的資料增強方法 9.4用MindSpore實現基於生成對抗網路的資料增強 參考文獻 第10章深度強化學習

10.1強化學習基本概念 10.1.1基礎概念與理論 10.1.2瑪律可夫決策過程 10.1.3貝爾曼方程 10.2基本求解方法 10.2.1動態規劃法 10.2.2蒙特卡羅法 10.2.3時間差分法 10.3深度強化學習演算法 10.3.1DQN演算法 10.3.2DDPG演算法 10.3.3A3C演算法 10.4最新應用 10.4.1推薦系統 10.4.2博弈遊戲 10.5用MindSpore實現基於DQN的博弈遊戲 參考文獻 第11章自動化機器學習 11.1AutoML框架 11.1.1NAS演算法 11.1.2超參調優 11.2現有AutoML系統介紹 11.2.1AutoWeka/

AutoSklearn/HyperOpt 11.2.2Microsoft NNI 11.3元學習 11.3.1學習優化器 11.3.2學習參數初始化 11.3.3學習損失函數 11.3.4學習度量 11.4用MindSpore實現AutoML 參考文獻 第12章端雲協同 12.1端側推理 12.2端雲遷移學習 12.3端雲聯邦學習 12.3.1聯邦平均 12.3.2梯度壓縮 12.4端雲協同框架 參考文獻 第13章深度學習視覺化 13.1深度學習視覺化概述 13.1.1資料分析 13.1.2模型建立與理解 13.1.3訓練 13.1.4評估 13.2MindSpore視覺化實踐 13.2

.1視覺化流程 13.2.2資料集視覺化 13.2.3模型與訓練視覺化 13.2.4Summary匯總資料格式 參考文獻 第14章深度學習的數據準備 14.1資料格式概述 14.2深度學習中的資料格式 14.2.1原始輸入 14.2.2標注信息 14.3常用的深度學習資料格式 14.3.1TFRecord格式 14.3.2LMDB存儲 14.3.3Rec格式 14.3.4MindSpore資料格式 14.3.5MindSpore資料集 14.4使用MindSpore資料格式進行訓練資料準備 14.4.1MindSpore資料格式生成 14.4.2MindSpore資料格式統計與檢索 14.4

.3MindSpore資料格式訓練資料讀取 附錄A中、英文對照詞彙表 附錄BMindSpore白皮書 參考文獻

資料增強方法進入發燒排行的影片

基於深度學習實現瘧疾細胞偵測、致病原與感染階段分類方法與分析

為了解決資料增強方法的問題，作者許雅筌 這樣論述：

瘧疾是一種經由蚊子傳播，其致病原為瘧原蟲的傳染病，雖然台灣已經被列為瘧疾根除區，每年仍有境外移入病例，依據WHO官方資料，全球在2020年仍有2億4千1百萬人感染瘧疾，且估計約62萬7千人死亡，以非洲區域最為嚴重，瘧疾的標準診斷是由醫事人員目視病患的血液抹片辨識瘧原蟲品種及其感染階段，在缺乏醫療資源的區域，難以在短時間內診斷，因此藉由基於深度學習的影像辨識方法，能夠降低醫療成本，把握黃金治療時間。公開瘧疾資料集取得有限，其中細胞自然分布具類別不平衡特性，同時血液抹片普遍有低對比度、染色差異及明暗不一致的差異性問題，導致辨識效果不穩定，為了解決上述問題，本論文針對瘧疾細胞特徵及致病原偵測與分類

方法分析，並提出資料增強方法及改良的網路架構，訓練具有辨識多種致病原能力的模型，突破相關文獻僅針對單一瘧原蟲感染階段辨識功能，並應用於本文的兩階段辨識系統架構，分別進行細胞偵測與分類，進而提升系統準確度。

深度學習之PyTorch物體檢測實戰

為了解決資料增強方法的問題，作者董洪義 這樣論述：

《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》從概念、發展、經典實現方法等幾個方面系統地介紹了物體檢測的相關知識，重點介紹了FasterRCNN、SDD和YOLO這三個經典的檢測器，並利用PyTorch框架從代碼角度進行了細緻講解。另外，《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》進一步介紹了物體檢測的輕量化網路、細節處理、難點問題及未來的發展趨勢，從實戰角度給出了多種優秀的解決方法，便於讀者更深入地掌握物體檢測技術，從而做到在實際專案中靈活應用。 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》共10章，涵蓋的主要內容有物體檢測與PyTorch框架基礎概念與背景知識；PyTorch基礎知識；基礎卷積網路Ba

ckbone；兩階經典檢測器FasterRCNN；單階多層檢測器SSD；單階經典檢測器YOLO；模型加速之輕量化網路；物體檢測細節處理；物體檢測難點問題；物體檢測的未來發展。 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》內容豐富，講解通俗易懂，案例典型，實用性強，特別適合PyTorch框架愛好者和物體檢測相關從業人員閱讀，也適合深度學習和電腦視覺領域的研究人員閱讀。另外，《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》還適合作為深度學習培訓機構的教材使用。   董洪義本科、碩士均畢業於北京航空航太大學。深度學習與PyTorch資深愛好者。現任百度自動駕駛高級演算法工程師。曾擔任Pha

ntomTiger演算法負責人、地平線智慧駕駛部門演算法實習生、北航國際拓展團團長。曾經被評為北京航空航太大學年度人物。曾經獲得了Kaggle競賽銀牌。本科期間成績年級第一，曾前往日本、英國、比利時、荷蘭等國的知名學校訪問交流。研究方向為自動駕駛感知、智慧型機器人與電腦視覺。有3年以上的深度學習研發經驗。 第1篇  物體檢測基礎知識 第1章  淺談物體檢測與PyTorch 2 1.1  深度學習與電腦視覺 2 1.1.1  發展歷史 2 1.1.2  電腦視覺 7 1.2  物體檢測技術 9 1.2.1  發展歷程 10 1.2.2  技術應用領域 11 1.2.3  評價

指標 12 1.3  PyTorch簡介 17 1.3.1  誕生與特點 17 1.3.2  各大深度學習框架對比 17 1.3.3  為什麼選擇PyTorch 19 1.3.4  安裝方法 20 1.4  基礎知識準備 22 1.4.1  Linux基礎 22 1.4.2  Python基礎 24 1.4.3  高效開發工具 29 1.5  總結 36 第2章  PyTorch基礎 37 2.1  基本資料：Tensor 37 2.1.1  Tensor資料類型 37 2.1.2  Tensor的創建與維度查看 39 2.1.3  Tensor的組合與分塊 41 2.1.4  Tensor

的索引與變形 42 2.1.5  Tensor的排序與取極值 46 2.1.6  Tensor的自動廣播機制與向量化 46 2.1.7  Tensor的記憶體共用 47 2.2  Autograd與計算圖 48 2.2.1  Tensor的自動求導：Autograd 49 2.2.2  計算圖 50 2.2.3  Autograd注意事項 51 2.3  神經網路工具箱torch.nn 52 2.3.1  nn.Module類 52 2.3.2  損失函數 55 2.3.3  優化器nn.optim 56 2.4  模型處理 59 2.4.1  網路模型庫：torchvision.models

59 2.4.2  載入預訓練模型 60 2.4.3  模型保存 61 2.5  資料處理 61 2.5.1  主流公開資料集 61 2.5.2  數據載入 63 2.5.3  GPU加速 65 2.5.4  數據視覺化 66 2.6  總結 68 第3章  網路骨架：Backbone 69 3.1  神經網路基本組成 69 3.1.1  卷積層 70 3.1.2  啟動函數層 72 3.1.3  池化層 75 3.1.4  Dropout層 76 3.1.5  BN層 77 3.1.6  全連接層 79 3.1.7  深入理解感受野 81 3.1.8  詳解空洞卷積（Dilated Co

nvolution） 82 3.2  走向深度：VGGNet 83 3.3  縱橫交錯：Inception 87 3.4  里程碑：ResNet 93 3.5  繼往開來：DenseNet 95 3.6  特徵金字塔：FPN 99 3.7  為檢測而生：DetNet 106 3.8  總結 110 第2篇  物體檢測經典框架 第4章  兩階經典檢測器：Faster RCNN 112 4.1  RCNN系列發展歷程 112 4.1.1  開山之作：RCNN 112 4.1.2  端到端：Fast RCNN 113 4.1.3  走向即時：Faster RCNN 114 4.2  準備工作 11

4 4.3  Faster RCNN總覽 115 4.4  詳解RPN 117 4.4.1  理解Anchor 117 4.4.2  RPN的真值與預測量 119 4.4.3  RPN卷積網路 120 4.4.4  RPN真值的求取 122 4.4.5  損失函數設計 124 4.4.6  NMS與生成Proposal 125 4.4.7  篩選Proposal得到RoI 126 4.5  RoI Pooling層 127 4.6  全連接RCNN模組 130 4.6.1  RCNN全連接網路 130 4.6.2  損失函數設計 131 4.7  Faster RCNN的改進演算法 131 4

.7.1  審視Faster RCNN 132 4.7.2  特徵融合：HyperNet 133 4.7.3  實例分割：Mask RCNN 134 4.7.4  全卷積網路：R-FCN 137 4.7.5  級聯網路：Cascade RCNN 139 4.8  總結 141 第5章  單階多層檢測器：SSD 142 5.1  SSD總覽 142 5.1.1  SSD的演算法流程 142 5.1.2  代碼準備工作 143 5.2  數據預處理 144 5.2.1  載入PASCAL資料集 144 5.2.2  資料增強 144 5.3  網路架構 148 5.3.1  基礎VGG結構 14

8 5.3.2  深度卷積層 149 5.3.3  PriorBox與邊框特徵提取網路 150 5.3.4  總體網路計算過程 153 5.4  匹配與損失求解 154 5.4.1  預選框與真實框的匹配 154 5.4.2  定位損失的計算 155 5.4.3  難樣本挖掘 156 5.4.4  類別損失計算 156 5.5  SSD的改進演算法 157 5.5.1  審視SSD 157 5.5.2  特徵融合：DSSD 158 5.5.3  彩虹網路：RSSD 160 5.5.4  基於SSD的兩階：RefineDet 162 5.5.5  多感受野融合：RFBNet 165 5.6  總

結 166 第6章  單階經典檢測器：YOLO 167 6.1  無錨框預測：YOLO v1 167 6.1.1  網路結構 167 6.1.2  特徵圖的意義 168 6.1.3  損失計算 169 6.2  依賴錨框：YOLO v2 171 6.2.1  網路結構的改善 171 6.2.2  先驗框的設計 173 6.2.3  正、負樣本與損失函數 175 6.2.4  正、負樣本選取代碼示例 176 6.2.5  工程技巧 179 6.3  多尺度與特徵融合：YOLO v3 180 6.3.1  新網路結構DarkNet-53 180 6.3.2  多尺度預測 181 6.3.3  S

oftmax改為Logistic 182 6.4  總結 183 第3篇  物體檢測的難點與發展 第7章  模型加速之輕量化網路 186 7.1  壓縮再擴展：SqueezeNet 188 7.1.1  SqueezeNet網路結構 188 7.1.2  SqueezeNet總結 190 7.2  深度可分離：MobileNet 191 7.2.1  標準卷積 191 7.2.2  深度可分離卷積 192 7.2.3  MobileNet v1結構 193 7.2.4  MobileNet v1總結 198 7.2.5  MobileNet v2 198 7.3  通道混洗：ShuffleN

et 200 7.3.1  通道混洗 201 7.3.2  網路結構 202 7.3.3  ShuffleNet v2 205 7.4  總結 207 第8章  物體檢測細節處理 209 8.1  非極大值抑制：NMS 209 8.1.1  NMS基本過程 210 8.1.2  抑制得分：Soft NMS 212 8.1.3  加權平均：Softer NMS 213 8.1.4  定位置信度：IoU-Net 215 8.2  樣本不均衡問題 217 8.2.1  不均衡問題分析 217 8.2.2  線上難樣本挖掘：OHEM 219 8.2.3  專注難樣本：Focal Loss 221 8

.3  模型過擬合 224 8.3.1  資料增強 226 8.3.2  L1與L2正則化 227 8.4  總結 229 第9章  物體檢測難點 230 9.1  多尺度檢測 230 9.1.1  多尺度問題 230 9.1.2  降低下取樣速率與空洞卷積 232 9.1.3  Anchor設計 233 9.1.4  多尺度訓練 235 9.1.5  特徵融合 235 9.1.6  尺度歸一化：SNIP 236 9.1.7  三叉戟：TridentNet 238 9.2  擁擠與遮擋 239 9.2.1  遮擋背景 240 9.2.2  排斥損失：Repulsion Loss 242 9.

2.3  OR-CNN 244 9.3  總結 247 第10章  物體檢測的未來發展 248 10.1  重新思考物體檢測 248 10.1.1  精度與速度的權衡 249 10.1.2  卷積網路的可解釋性與穩定性 249 10.1.3  訓練：微調還是隨機初始化 250 10.1.4  考慮物體間關係的檢測 251 10.1.5  優化卷積方式 252 10.1.6  神經架構搜索：NAS 253 10.1.7  與產業結合的創新 255 10.2  擺脫錨框：Anchor-Free 257 10.2.1  重新思考Anchor 257 10.2.2  基於角點的檢測：CornerNe

t 258 10.2.3  檢測中心點：CenterNet 262 10.2.4  錨框自學習：Guided Anchoring 264 10.3  總結 266   隨著深度學習的飛速發展，電腦視覺技術取得了令人矚目的成果，尤其是物體檢測這一基礎又核心的分支，誕生了眾多經典演算法，在自動駕駛、智慧醫療、智慧安防及搜索娛樂等多個領域都得到了廣泛應用。與此同時，誕生於2017年的PyTorch框架，憑藉其簡潔優雅、靈活易上手等優點，給開發人員留下了深刻的印象。 目前，國內圖書市場上已經出版了幾本PyTorch方面的圖書，但大多數圖書停留在淺層的概念與簡單示例的講解上，缺乏實

用性，而且也沒有一本系統講解PyTorch物體檢測方面的圖書。因此，圖書市場上迫切需要一本系統介紹PyTorch物體檢測技術的書籍。這便是筆者寫作《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》的初衷。 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》是國內原創圖書市場上首部系統介紹物體檢測技術的圖書。書中利用PyTorch深度學習框架，從代碼層面講解了FasterRCNN、SSD及YOLO這三大經典框架的相關知識，並進一步介紹了物體檢測的細節與難點問題，讓讀者可以全面、深入、透徹地理解物體檢測的種種細節，並能真正提升實戰能力，從而將這些技術靈活地應用到實際開發中，享受深度學習帶來的快樂。 《深度學習之P

yTorch物體檢測實戰》特色 1.系統介紹了PyTorch物體檢測技術 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》深入物體檢測這一基礎又核心的技術，從其誕生背景、主流演算法、難點問題、發展趨勢等多個角度詳細介紹了物體檢測知識，並結合代碼給出了多個演算法的實現。 從代碼角度詳細介紹了物體檢測的三大演算法 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》介紹了FasterRCNN、SSD及YOLO這三個影響深遠的檢測演算法，從代碼層面詳細介紹了它們所實現的每一個細節與難點，並進行了優缺點分析，而且給出了多種優化演算法。 涵蓋所有主流的物體檢測演算法 《深度學習之PyTorch物體檢測實

戰》幾乎涵蓋所有主流的物體檢測演算法，包括VGGNet、ResNet、FPN、DenseNet和DetNet等卷積基礎網路，以及從FasterRCNN、HyperNet、MaskRCNN、SSD、RefineDet、YOLOv1到YOLOv3、RetinaNet、CornerNet和CenterNet等物體檢測演算法，呈現給讀者一個完整的知識體系。 給出了多個實際的物體檢測實例，有很強的實用性 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》對PyTorch的知識體系進行了較為精煉的介紹，還結合物體檢測演算法重點介紹了PyTorch實現的多個物體檢測實例。因此《深度學習之PyTorch物體檢

測實戰》不僅是一本很好的PyTorch框架學習書籍，更是一本PyTorch物體檢測實戰寶典。 對物體檢測技術常見的細節、難點及發展做了詳細分析 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》不僅對物體檢測技術的熱門話題做了詳細分析，例如非極大值抑制、樣本不均衡、模型過擬合、多尺度檢測、物體擁擠與遮擋等，而且對各種細節與常見問題做了詳細分析，並給出了多種解決方法。 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》內容 第1篇物體檢測基礎知識 本篇涵蓋第1~3章，介紹了物體檢測技術與PyTorch框架的背景知識與必備的基礎知識。主要內容包括物體檢測技術的背景與發展；物體檢測的多種有效工具；PyTor

ch背景知識與基礎知識；多種基礎卷積神經網路的相關知識與具體實現等。掌握本篇內容，可以為讀者進一步學習物體檢測技術奠定基礎。 第2篇物體檢測經典框架 本篇涵蓋第4~6章，介紹了FasterRCNN、SSD與YOLO三大經典演算法的思想與實現。主要內容包括FasterRCNN兩階演算法的思想；錨框Anchor的意義與實現；FasterRCNN的多種改進演算法；SSD單階演算法的思想與實現；SSD的資料增強方法及多種改進演算法；YOLO單階演算法的三個版本演變過程及具體實現等。掌握本篇內容，可以讓讀者從代碼角度學習物體檢測的種種細節。 第3篇物體檢測的難點與發展 本篇涵蓋第7~10章，介紹了物

體檢測技術的細節、難點及未來發展。主要內容包括針對模型加速的多種輕量化網路思想與實現；非極大值抑制；樣本不均衡及模型過擬合等物體檢測細節問題的背景知識與解決方法；多尺度、擁擠與遮擋等物體檢測難點問題的背景知識與解決方法；多種擺脫錨框的檢測演算法；物體檢測的未來發展趨勢等。掌握本篇內容，可以讓讀者更加深入地學習物體檢測的相關技術。 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》讀者物件 需要全面學習物體檢測技術的人員； PyTorch框架愛好者和研究者； 電腦視覺從業人員與研究者； 深度學習從業人員與愛好者； 自動駕駛、智慧安防等領域的開發人員； 人工智慧相關產業的從業人員； 電腦、機器人等專業的高

校學生。 閱讀建議 沒有物體檢測與PyTorch基礎的讀者，建議從第1章順次閱讀並演練每一個實例。 有一定PyTorch與物體檢測基礎的讀者，可以根據實際情況有重點地選擇閱讀各個演算法的細節。 對於每一個檢測演算法，建議讀者先閱讀一下原論文，多思考演算法設計的動機與目的，並重點思考如何用代碼實現，這會加深讀者對檢測演算法的理解。原論文的下載地址和《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》原始程式碼檔一起提供。 多思考各種物體檢測演算法的優缺點、相互之間的聯繫與區別，以及可以優化和改進的細節等，形成完整的知識體系樹，這樣會進一步加深讀者對知識的理解。 配書資源獲取方式 《深度學習之PyTorc

h物體檢測實戰》涉及的全部原始程式碼都放在了GitHub上，需要讀者自行下載。下載地址見圖書。 有些章節的代碼較多，但在書中僅給出了重要的片段代碼，完整代碼以GitHub上的代碼為准。 另外，讀者也可以登錄華章公司的網站www.hzbook.com，搜索到《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》，然後按一下“資料下載”按鈕，即可在本書頁面上找到相關的下載連結。 致謝 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》的編寫得到了許多人的幫助。可以說，《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》是多人共同努力的結晶。感謝北京源智天下科技有限公司的王蕾，她在稿件整理方面幫我做了大量的工作！感謝王田苗教授、陶吉

博士、夏添博士、侯濤剛博士、嚴德培、單增光、王策、鄂俊光、李成、丁甯、付航、高鵬、朱本金、彭強、王粟瑤、張騰、王兆瑋、黃彬效和拓萬琛等人，他們對《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》提出了許多寶貴的意見和建議！感謝我的女朋友及家人，他們一直以來都對我鼓勵有加，給我寫作《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》以最大的動力！感謝為《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》付出辛勤工作的每一位編輯，他們認真、細緻的工作讓《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》品質提高不少！ ……  

以卷積神經網路應用於胸腔X光造影之影像品質合格辨識

為了解決資料增強方法的問題，作者張騰彬 這樣論述：

在肺部的檢查中，胸腔X光影像是最簡單的一種檢查，對肺部的狀況可以有概括性及初步的臆斷。同時，輻射劑量最低、人體傷害也最低，對於臨床病情評估十分重要。為了達到診斷的目的，影像的品質就很重要，現在往往都是依靠放射師在拍攝完後辨別影像合格與否，然而不同的放射師在合格標準上也會有些許的不同，難以達成影像的一致性。近年來AI發展迅速，也有許多深度學習的模型被應用在醫療影像上，若能利用科技輔助，辨識胸腔X光影像是否合格，便能增加影像的品質，同時提高醫護人員的工作效率及品質。本研究將以物件定位模型Faster-RCNN與圖像分類模型ResNet作為基礎，辨別胸腔X光影像是否合格，為了達成此目的，本研究先是

利用Faster-RCNN將影像中感興區框選出來，在利用ResNet分別辨別胸腔X光影像中左、右肩胛骨、頸椎與肋膈角共四個部位是否合格。在物件定位模型中，本研究使用IoU及Y_IoU，作為目標位置定位框選準確性的依據，而在圖像分類模型則是使用準確率、靈敏度及特異度判別各部位合格標準辨識的評估指標。