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内容简介:
本书首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架，然后从Caffe 深度学习框架为切入点， 介绍了Caffe 的安装、配置、编译和接口等运行环境，剖析Caffe 网络模型的构成要素和常用的层类型 和Solver 方法。通过LeNet 网络模型的Mnist 手写实例介绍其样本训练和识别过程，进一步详细解读了 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese 和SqueezeNet 网络模型，并给出了这些模型基于Caffe 的训练实战方法。然后，本书解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN 和SSD，并进行目标定位Caffe 实战。本书的最后，从著名的Kaggle 网站引入了两个经典的实战项目，并进行了有针对性的原始数据分析、网络模型设计和Caffe 训练策略实践，以求带给读者从问题提出到利用Caffe 求解的完整工程经历，从而使读者能尽快掌握Caffe 框架的使用技巧和实战经验。特别是针对Caffe 和深度学习领域的初学者，本书是一本不可多得参考资料。 
