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關於深度學習的論文、書籍、網站、博客等資料非常之多，如何學習呢？目前，本書的目標群體是計算機視覺領域的一年級研究生，他們對深度學習及其先行知識，如矩陣分析、概率論、最優化、機器學習，有一定的概念。本書將以實踐的形式，帶領學生直觀地感受和領略深度學習的技術和知識。深度神經網絡模型能很快地被訓練、測試，然後被產業界部署從而有效完成現實世界中的任務。在小體積、低功耗的AI計算平臺上部署這類系統是很受產業界歡迎的。相比我們熟知的CPU、GPU， TPU更適於深度學習計算。本書將講述如何在北京比特大陸科技有限公司的SE3嵌入式AI平臺上部署深度學習算法。SE3是該公司一系列適於深度學習部署應用的TPU系統之一，於2019年推出。SE3的核心是一顆稱為BM1682的TPU芯片，可以提供高達3TFLOPs的單精度浮點算力。本書分為兩部分。第一部分講述如何搭建進行深度學習實踐的環境，包括Linux、Python、OoenCV、TensorFlow、PyTorch的簡單使用，以入門實驗的形式給出。第二部分介紹深度學習技術，包括分類、檢測和分割網絡，各自配有專門的實驗並在SE3小盒子上如何實現。最終，學生可以學習完成深度學習模型的訓練、測試和在SE3上實現的整個流程：(1)在PC上，訓練模型 + 測試模型 + 轉換成SE3運行所需的模型 + 加載模型到SE3；(2)在SE3上，視頻數據經硬件加速模塊輸入 + TPU執行模型 + VPP預處理或後處理 + 向PC機上傳算法結果。