深度学习图像识别技术：基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO™ 工具套件

《深度学习图像识别技术：基于TensorFlow ObjectDetection API和OpenVINO工具套件》首先讲述了人工智能、深度学习、卷积神经网络、目标检测以及迁移学习的概念，接着详述了如何基于TensorFlow Object Detection API框架从零开始搭建深度学习目标检测应用的开发环境，如何训练自己的目标检测模型，然后详述了如何基于OpenVINO工具套件优化模型、部署模型以及用C++和Python开发用户应用程序。然后通过工业光学字符自动识别、垃圾瓶自动分选、农作物病害自动识别和工业产品外观缺陷检测4个完整的深度学习目标检测工程案例来帮助读者加深深度学习图形检测的认识和理解。《深度学习图像识别技术：基于TensorFlow ObjectDetection API和OpenVINO工具套件》适合从事AI行业相关技术的工程师阅读，也适合打算进入AI行业的大中专院校的学生学习参考。

这是一本深度剖析深度学习图像识别技术的书籍，通过系统介绍人工智能、深度学习、卷积神经网络、目标检测以及迁移学习的概念，详细讲述了如何基于TensorFlow Object Detection API框架从零开始搭建深度学习目标检测应用的开发环境，如何训练自己的目标检测模型，然后详述了如何基于OpenVINO工具套件优化模型、部署模型以及用C++和Python开发用户应用程序。 本书通过四个完整的深度学习目标检测工程案例，帮助读者加深深度学习图形检测的认识和理解。这四个案例包括工业领域光学字符自动识别、垃圾瓶自动分选、农作物病害自动识别和工业产品外观缺陷检测。每个案例都从项目背景、数据收集与标注、模型训练、模型优化与部署等方面进行了详细的介绍，让读者对深度学习目标检测技术的应用有了更深入的理解。 本书还详细介绍了深度学习开发环境搭建难点，包括硬件选型、驱动软件版本选择和安装、Python版本选择和安装、TensorFlow版本选择和安装、TensorFlow Object Detection API版本选择和安装，以及所依赖的全部软件和工具的版本选择和安装。这些内容对于初学者来说非常