"华为公司官方出品
！华为智能计算技术丛书，20个典型案例解密昇腾CANN平台的强大功能，华为技术有限公司2012实验室总裁何庭波作序！"

本书是《昇腾 AI处理器架构与编程》的续篇,专注于昇腾 AI处理器的革命性边缘计算SoC芯片,
基于 Atlas开发者套件或 Atlas推理卡建设应用生态。全书共20章,重点剖析若干重要领域的典型案
例,内容涵盖图像分割、图像生成、图像处理、模式分类、目标检测、智能机器人和序列模式分析等。每
章自成体系,较为完整地给出了案例系统的应用动机、系统架构和执行流程的设计方案,并结合代码剖
析案例系统的实现过程和实际测试结果,能够帮助读者快速把昇腾 AI处理器用于解决实际问题。
本书是市场上第一本介绍昇腾 AI处理器的案例教材。本书体例完整,案例具有典型性,配套案例代
码接近开源,实战资源丰富,可以作为高校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、软件工程、电子
信息工程、自动化等专业的教材,也适合从事人工智能系统开发的科研和工程技术人员作为参考用书。

引言00

第一篇目 标 检 测

第1章手写汉字拍照检测与识别00

1.1案例简介00

1.2系统总体设计00

1.2.1功能结构00

1.2.2运行流程与体系结构00

1.3系统设计与实现00

1.3.1数据集制作00

1.3.2字符图像预处理0

1.3.3模型训练0

1.3.4模型转换0

1.3.5文字区域提取0

1.3.6模型推理0

1.4系统部署0

1.5运行结果0

1.6本章小结0

第2章人类蛋白质图谱分类0

2.1案例简介0

2.2系统总体设计0

2.2.1功能结构0

2.2.2体系结构0

2.3系统设计与实现0

2.3.1数据集的下载与筛选0

2.3.2选择性搜索算法0

2.3.3数据集的制作0

2.3.4模型训练0

2.3.5模型推理0

2.4系统部署0

2.4.1服务器端部署0

2.4.2客户端部署0

2.5本章小结0




第3章遥感图像目标检测0

3.1案例简介0

3.2系统总体设计0

3.2.1功能结构0

3.2.2系统设计流程0

3.3系统设计与实现0

3.3.1目标检测模型定义0

3.3.2目标检测模型训练0

3.3.3模型转换0

3.3.4模型推理0

3.3.5系统运行界面设计0

3.4系统部署与运行结果0

3.5本章小结0

第二篇图 像 分 割

第4章人像的语义分割0

4.1案例简介0

4.2系统总体设计0

4.2.1功能结构0

4.2.2运行流程与体系结构0

4.3系统设计与实现0

4.3.1数据集生成0

4.3.2基于错误预测的分割网络0

4.3.3模型训练及评估0

4.3.4模型转换0

4.3.5获取视频数据0

4.3.6模型推理0

4.3.7推理结果后处理0

4.4系统部署0

4.5运行结果0

4.6本章小结0

第5章人像分割与背景替换0

5.1案例简介0

5.2系统总体设计0

5.2.1功能结构0

5.2.2系统设计流程0

5.3系统设计与实现0

5.3.1构建数据集0

5.3.2定义人像分割网络0

5.3.3模型转换0

5.3.4模型推理0

5.4系统部署0

5.5运行结果0

5.6本章小结0

第6章眼底视网膜血管图像分割0

6.1案例简介0

6.2系统总体设计0

6.2.1功能结构0

6.2.2体系结构0

6.3系统设计与实现0

6.3.1数据集制作0

6.3.2网络训练0

6.3.3模型部署0

6.3.4用户交互层0

6.4系统部署0

6.5运行结果0

6.6本章小结0

第7章边缘检测0

7.1案例简介0

7.2系统总体设计0

7.2.1功能结构0

7.2.2运行流程与体系结构0

7.3系统设计与实现0

7.3.1数据集制作0

7.3.2图像预处理0

7.3.3模型训练0

7.3.4模型评估和验证0

7.4系统部署0

7.4.1服务器端部署0

7.4.2客户端部署0

7.5运行结果0

7.6本章小结0

第三篇图 像 生 成

第8章AR阴影生成0

8.1案例简介0

8.2系统总体设计

8.2.1功能结构

8.2.2运行流程

8.3系统设计与实现

8.3.1数据集制作

8.3.2图像预处理

8.3.3模型创建

8.3.4模型转换

8.3.5网络推理

8.4系统部署

8.5运行结果

8.6本章小结

第9章卡通图像生成

9.1案例简介

9.2系统总体设计

9.2.1功能结构

9.2.2系统设计流程

9.3系统设计与实现

9.3.1网络模型定义

9.3.2算法应用

9.3.3模型转换

9.3.4模型推理

9.4系统部署

9.5运行结果

9.6本章小结

第四篇图 像 增 强

第10章图像去雾

10.1案例简介

10.2系统总体设计

10.2.1功能结构

10.2.2运行流程与体系结构

10.3系统设计与实现

10.3.1数据集介绍

10.3.2图像预处理

10.3.3模型训练

10.3.4模型转换

10.3.5模型推理

10.4系统部署

10.4.1服务器端部署

10.4.2客户端部署

10.5运行结果

10.6本章小结

第11章雨天图像增强系统

11.1案例简介

11.2系统总体设计

11.2.1功能结构

11.2.2运行流程与体系结构

11.3系统设计与实现

11.3.1数据集生成

11.3.2方向和残差感知的渐进式引导网络

11.3.3模型训练及评估

11.3.4模型转换

11.3.5模型推理

11.4系统部署

11.5运行结果

11.6本章小结

第12章图像的HDR效果增强系统

12.1案例简介

12.2系统总体设计

12.2.1功能结构

12.2.2系统设计流程

12.3系统设计与实现

12.3.1模型定义

12.3.2模型训练、保存与转换

12.3.3模型推理

12.4系统部署与运行

12.5运行结果

12.6本章小结

第13章超分辨率图像算法

13.1案例简介

13.2系统总体设计

13.2.1功能结构

13.2.2运行流程与体系结构

13.3系统设计与实现

13.3.1超分辨率图像算法

13.3.2数据集制作

13.3.3网络结构

13.3.4模型训练与验证

13.3.5模型转换

13.3.6预处理及模型推理

13.3.7推理结果后处理

13.4系统部署

13.4.1超分辨率图像转换系统

13.4.2基于Flask的Web应用

13.5运行结果

13.5.1实现结果

13.5.2PSNR

13.6本章小结

第五篇模 式 分 类

第14章人体动作识别

14.1案例简介

14.2系统总体设计

14.2.1功能结构

14.2.2系统设计流程

14.3系统设计与实现

14.3.1OpenPose检测骨骼关键点与制作数据集

14.3.2动作识别网络

14.3.3模型转换

14.3.4模型推理

14.4系统部署

14.4.1配置开发板环境

14.4.2部署动作识别项目

14.4.3实时传输摄像头数据

14.5运行结果

14.6本章小结

第15章人脸识别

15.1案例简介

15.2系统总体设计

15.2.1功能结构

15.2.2系统设计流程

15.3系统设计与实现

15.3.1模型定义

15.3.2模型转换

15.3.3人脸注册

15.3.4摄像头输入

15.3.5人脸检测模型

15.3.6关键点提取模型

15.3.7特征向量提取模型推理

15.3.8后处理

15.3.9展示器服务端

15.4系统部署

15.5运行结果

15.6本章小结

第16章大规模视频手势识别

16.1案例简介

16.1.1手势识别现状概述

16.1.2C3D模型介绍

16.1.3基于强化学习的ResC3D大规模手势识别

16.1.4案例迁移简介

16.2系统设计与实现

16.2.1系统综合设计

16.2.2C3D模型的定义、训练与生成

16.2.3系统设计流程

16.2.4模型转换

16.2.5模型推理

16.3系统部署

16.4运行结果

16.5本章小结

第六篇机器人

第17章VSLAM智能小车平台

17.1案例简介

17.2总体设计

17.2.1平台硬件系统

17.2.2VSLAM系统功能结构

17.2.3VSLAM系统流程

17.3系统设计与实现

17.3.1ROS框架

17.3.2实时跟踪定位

17.3.3深度预测模型训练

17.3.4地图重建

17.4系统部署

17.4.1ROS环境部署

17.4.2模型转换

17.4.3AscendCL模型推理

17.4.4SLAM系统部署

17.5运行结果

17.6本章小结

第七篇序 列 分 析

第18章中文语音识别

18.1案例简介

18.2系统总体设计

18.2.1功能结构

18.2.2系统设计流程

18.3系统设计与实现

18.3.1声学模型定义

18.3.2CTC算法应用

18.3.3语言模型训练

18.3.4模型转换

18.3.5模型推理

18.4系统部署

18.5运行结果

18.6本章小结

第19章手写文本行识别

19.1案例简介

19.2系统总体设计

19.2.1功能结构

19.2.2CNNA模型

19.3系统设计与实现

19.3.1数据集创建

19.3.2模型构建

19.3.3训练

19.3.4测试

19.4系统部署与运行

19.4.1图片预处理

19.4.2模型推理

19.4.3模型后处理

19.5识别结果

19.5.1数据集评估

19.5.2雅可比矩阵可视化分析

19.6本章小结

第20章意见挖掘与情感分析

20.1案例简介

20.2系统总体设计

20.2.1功能结构

20.2.2系统设计流程

20.3系统模型框架

20.3.1BERT

20.3.2LSTM

20.4系统设计与实现

20.4.1数据集

20.4.2数据读取

20.4.3词典构建

20.4.4网络搭建

20.4.5模型训练

20.4.6模型转换

20.4.7模型推理

20.5本地部署

20.5.1本地工程编译及运行

20.5.2本地系统演示

20.6本章小结

参考文献