本书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。最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。

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