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 项目 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 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 沉 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

似于模型的期望风险。此时，经验风险最 小化能确保有好的学习性能。然而，当样本数量不足时，单单利用经验风险最小化可能会导致 “过拟合”的问题。 为此，我们再原有基础上加上用于控制模型复杂度的正则项(Regularizer)，得到结构最小化准 则。具体定义是： 其中，?(?)代表对模型复杂度的惩罚。模型越复杂，?(?)越大，模型越简单，?(?)就越小。?是 一个正的常数，也叫正则化系数，用于平衡经验风险和模型复杂度。 (?3|?1?2) ⋯ ?(??|?1?2 ⋯ ??−1) 47 概率论与数理统计-常见分布 (1) 0-1分布:?(? = ?) = ??(1 − ?)1−?, ? = 0,1 (2) 二项分布:?(?, ?)： ?(? = ?) = ?????(1 − ?)?−?, ? = 0,1, ⋯ , ? (3) Poisson分布:?(?)： ?(? = ?) = ?? ?! ?−?, 式和跨平台的交互式环境生成 出版质量级别的图形 。 通过 Matplotlib，开发者可以 仅需要几行代码，便可以生成 绘图，直方图，功率谱，条形 图，错误图，散点图等。 https://matplotlib.org/gallery/index.html 70 Python模块-Matplotlib 图形的各元素名称如下： 绘图框 是图形的最高容器，所 有图形必须放置在绘图框中. 子图 是绘图框中所包含的图形

(?3|?1?2) ⋯ ?(??|?1?2 ⋯ ??−1) 48 概率论与数理统计-常见分布 (1) 0-1分布:?(? = ?) = ??(1 − ?)1−?, ? = 0,1 (2) 二项分布:?(?, ?)： ?(? = ?) = ?????(1 − ?)?−?, ? = 0,1, ⋯ , ? (3) Poisson分布:?(?)： ?(? = ?) = ?? ?! ?−?, 式和跨平台的交互式环境生成 出版质量级别的图形 。 通过 Matplotlib，开发者可以 仅需要几行代码，便可以生成 绘图，直方图，功率谱，条形 图，错误图，散点图等。 https://matplotlib.org/gallery/index.html 71 Python模块-Matplotlib 图形的各元素名称如下： 绘图框 是图形的最高容器，所 有图形必须放置在绘图框中. 子图 是绘图框中所包含的图形 是绘图框中所包含的图形 ，即便绘图框只包含一幅图，也 称之为子图. 元素 是组成子图的部件，从子 图最内部的数据线条到外围的坐 标轴标签等都属于元素 72 Python模块-Matplotlib 图 形 样 式 73 深度学习框架 Keras 74 深度学习框架-PyTorch https://pytorch.org/ 安装PyTorch 命令行运行： 75 深度学习框架-PyTorch

存到包 中的任何代码块，比如一个函数、一个类或者多个导入，我们都会标记为#@save。我们在 16.6节 中提供了这 些函数和类的详细描述。d2l软件包是轻量级的，仅需要以下软件包和模块作为依赖项： #@save import collections import hashlib import math import os import random import re import n）问题。分类问题希望模型能够预 测样本属于哪个类别（category，正式称为类（class））。例如，手写数字可能有10类，标签被设置为数字0～ 9。最简单的分类问题是只有两类，这被称之为二项分类（binomial classification）。例如，数据集可能由动 物图像组成，标签可能是{�, �}两类。回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分类器来 输出预测的类别。 为0.2 × ∞ + 0.8 × 0 = ∞，而丢弃蘑菇的损失为0.2 × 0 + 0.8 × 1 = 0.8。事实上，谨慎是有道理的，图1.3.2中 的蘑菇实际上是一个死帽蕈。 分类可能变得比二项分类、多项分类复杂得多。例如，有一些分类任务的变体可以用于寻找层次结构，层次 结构假定在许多类之间存在某种关系。因此，并不是所有的错误都是均等的。人们宁愿错误地分入一个相关 的类别，也不愿错误地分