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阿里雲天池大賽賽題解析：深度學習篇

為了解決python經典題目的問題，作者天池平臺 這樣論述：

本書聚焦深度學習演算法建模及相關技術，選取醫療、視頻、工業三個非常有行業代表性的賽題：瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜、阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽和布匹疵點智慧識別，介紹賽題涉及的技術知識和選手的創新思路與模型，對賽題的解決方案從0到1層層拆解。 本書從經典行業案例出發，內容由淺入深、層層遞進，既可以作為專業開發者用書，也可以作為參考選手的實戰手冊。 阿里雲天池作為國內最大的競賽平臺和AI社區，自誕生以來就一直秉持著讓更多人公平獲得大資料的理念。也正因此,天池每場經典賽事沉澱的課題和資料集都會永久保留和開放。截至目前，天池平臺已舉辦了超過200場來自真實業務

場景的資料競賽,覆蓋政府、金融、交通、物流、航空、電力、醫療等多個領域。 賽題一 瑞金醫院MMC人工智慧輔助構建知識圖譜 0 技術背景 3 0.1 技術現狀 3 0.2 實驗室介紹 3 1 賽題解讀 7 1.1 賽題背景 7 1.2 知識圖譜 7 1.2.1 知識圖譜的發展歷史 7 1.2.2 如何表達知識 9 1.2.3 如何構建知識圖譜 11 1.2.4 如何進行知識推理 13 1.3 數據介紹 15 1.3.1 初賽數據 16 1.3.2 複賽數據 17 1.4 評測指標 18 2 數據處理 19 2.1 自然語言處理基礎 19 2.1.1 詞向量 19 2.1.2

語言模型 20 2.1.3 自然語言處理中的深度學習 24 2.2 數據預處理 29 2.2.1 .txt文件 29 2.2.2 .ann文件 30 2.2.3 使用Python解析檔 32 3 初賽賽題――實體識別 35 3.1 實體識別任務 35 3.2 傳統機器學習方法 36 3.2.1 概率圖模型 36 3.2.2 隱瑪律可夫模型 38 3.2.3 最大熵瑪律可夫模型 39 3.2.4 條件隨機場模型 40 3.3 深度學習方法 41 3.3.1 雙向迴圈神經網路 41 3.3.2 雙向迴圈神經網路+條件隨機場模型 43 3.4 初賽方案 44 3.4.1 數據集構建 44 3.4.2

特徵工程 46 3.4.3 模型構建 47 4 複賽賽題――關係抽取 53 4.1 關係抽取任務 53 4.2 傳統方法 53 4.2.1 基於範本的抽取 53 4.2.2 基於依存句法的抽取 54 4.2.3 基於統計機器學習的抽取 55 4.3 深度學習方法 56 4.3.1 監督學習 56 4.3.2 半監督學習 57 4.4 複賽方案 59 4.4.1 數據集構建 59 4.4.2 特徵工程 62 4.4.3 模型構建 63 5 Neo4j存儲知識圖譜 69 5.1 Neo4j介紹 69 5.2 Neo4j配置 70 5.2.1 安裝 70 5.2.2 Web管理平臺 71 5.2.

3 Neo4j-shell 72 5.3 數據庫構建 72 5.3.1 準備工作 72 5.3.2 創建數據庫 72 5.3.3 事務 73 5.3.4 創建節點 73 5.3.5 創建關係 74 5.3.6 查詢 74 5.4 Cypher查詢 75 5.4.1 讀語句 76 5.4.2 寫語句 76 5.4.3 通用語句 78 6 賽題進階討論 80 6.1 數據標注方法 80 6.1.1 指針標注 80 6.1.2 片段排列 81 6.2 聯合抽取 82 6.2.1 共用參數 82 6.2.2 聯合標注 84 6.3 大規模預訓練語言模型 86 6.3.1 ELMo模型 86 6.3.2

GPT模型 87 6.3.3 BERT模型 89 6.3.4 使用BERT模型進行實體識別與關係抽取 90 賽題二 阿裡巴巴優酷視頻增強和超解析度挑戰賽 0 技術背景 95 0.1 業界應用 95 0.2 文娛行業面臨的畫質問題 95 0.3 實驗室介紹和技術手段 96 0.4 重點模組 97 0.5 處理效果 98 1 賽題解讀 100 1.1 賽題背景 100 1.2 賽題目標 100 1.3 數據概覽 100 1.4 評估指標 101 1.5 解題思路 102 1.6 賽題模型 103 2 數據處理 105 2.1 視頻和影像處理 105 2.1.1 圖像基本概念 105 2.1.2

視頻基本概念 106 2.1.3 視頻分幀 107 2.1.4 影像處理 108 2.1.5 圖片合成視頻 110 2.2 工具包 111 2.2.1 OpenCV庫 111 2.2.2 FFmpeg庫 112 2.3 數據處理 112 2.3.1 安裝工具包 112 2.3.2 導入工具包 112 2.3.3 視頻轉圖片函數 112 2.3.4 讀取圖片並獲取大小 113 2.3.5 讀取圖片並進行灰度處理 114 2.3.6 分幀後的圖片灰度處理 114 2.3.7 圖片轉視頻函數 115 3 傳統插值方法 117 3.1 插值方法 117 3.1.1 插值方法的基本概念 117 3.1

.2 插值原理 118 3.2 插值演算法 118 3.2.1 最近鄰插值演算法 119 3.2.2 雙線性插值演算法 119 3.2.3 雙三次插值演算法 120 3.3 幾種傳統插值演算法結果對比 121 3.4 數據處理 122 3.4.1 導入工具包 122 3.4.2 讀取圖片 122 3.4.3 最近鄰插值演算法 122 3.4.4 雙線性插值演算法 123 3.4.5 基於4px×4px鄰域的三次插值演算法 123 3.4.6 不同插值函數計算PSNR 123 3.4.7 傳統插值方法效果對比 123 3.4.8 Bicubic插值演算法 124 4 深度插值方法 126 4.1

深度學習 126 4.1.1 卷積神經網路 126 4.1.2 使用SRCNN實現超清解析度 132 4.2 賽題實踐 132 4.2.1 導入工具包 132 4.2.2 讀取圖片 133 4.2.3 使用Bicubic插值放大至目標尺寸 133 4.2.4 實現SRCNN 133 4.2.5 SRCNN模型訓練 133 4.2.6 SRCNN模型驗證 135 4.2.7 SRCNN模型預測 135 4.2.8 保存圖片 135 5 深度學習方法改進 136 5.1 FSRCNN實現超清解析度 136 5.2 ESPCN實現超清解析度 138 5.3 賽題實踐 140 5.3.1 導入工具包

140 5.3.2 讀取圖片 140 5.3.3 FSRCNN 140 5.3.4 ESPCN 142 6 深度學習方法進階 145 6.1 GAN基本概念 145 6.1.1 GAN生成手寫數字 146 6.1.2 GAN訓練 147 6.1.3 GAN演算法數學形式 148 6.2 CGAN 149 6.3 VGGNet 150 6.4 ResNet 153 6.5 SRGAN結構 156 6.5.1 SRGAN損失函數 157 6.5.2 SRGAN效果 157 6.6 SRGAN實現超清解析度 158 6.6.1 導入工具包 158 6.6.2 讀取圖片 159 6.6.3 實現SR

GAN 159 6.6.4 SRGAN模型訓練 163 6.6.5 SRGAN模型驗證 163 6.6.6 SRGAN模型預測 163 6.6.7 保存圖片 163 賽題三 布匹疵點智慧識別 （2019廣東工業智造創新大賽 賽場一） 0 技術背景 167 0.1 行業背景 167 0.2 實驗室產品介紹 168 0.3 賽題背景 170 0.4 初賽數據示例 171 0.5 複賽數據示例 172 1 賽題解析 173 1.1 賽題背景分析 173 1.2 計算機視覺 174 1.2.1 計算機視覺簡介 174 1.2.2 計算機視覺發展歷史 175 1.2.3 計算機視覺方法 177 1.3

數據集介紹 178 1.4 賽題指標介紹 179 1.5 賽題初步分析 181 2 深度學習基礎 182 2.1 感知機 182 2.2 梯度下降法 184 2.3 多層感知機 186 2.4 反向傳播 189 2.5 深度神經網路PyTorch實現 189 3 卷積神經網路與數據處理 193 3.1 卷積運算與互相關運算 193 3.2 卷積神經網路 195 3.3 卷積神經網路的反向傳播演算法 198 3.4 卷積神經網路PyTorch實現 199 3.4.1 卷積神經網路簡單實現示例 199 3.4.2 競賽數據預訓練模型 202 4 區域卷積神經網路系列演算法 204 4.1 目標檢

測的基本概念 204 4.2 區域卷積神經網路 205 4.3 Fast R-CNN演算法 210 4.4 Faster R-CNN演算法 214 4.5 目標檢測Faster R-CNN演算法實戰 218 5 實例分割Mask R-CNN演算法 226 5.1 實例分割 226 5.2 Mask R-CNN演算法 226 5.3 PyTorch實現實例分割 230 6 賽題最優演算法與提升思路 237 6.1 級聯區域卷積神經網路 237 6.2 目標檢測賽題提升思路 239 6.3 mm-detection框架下的演算法實現 241 參考文獻 242

刷題實戰筆記：演算法工程師求職加分的祕笈

為了解決python經典題目的問題，作者付東來(@labuladong) 這樣論述：

　　快速掌握演算法思維 　　應對求職時IT公司的各種演算法面試題 　　用範本和框架思維解決問題，以不變應萬變 　　本書的最大功效 　　逐步指導讀者大量演練演算法題目，以及各種演算法題型的樣式和框架，快速掌握演算法思維，以應對求職時IT公司的各種演算法面試題，或是增進讀者編寫程式的技巧。 　　本書並不適合純新手來閱讀 　　如果你對基本的資料結構還一竅不通，那麼你需要先花幾天的時間看一本介紹基礎的資料結構書，去瞭解諸如佇列、堆疊、陣列、鏈結串列等基本資料結構。不需要非常精通，只需大致瞭解它們的特點和用法即可。我想大學時期學過資料結構課程的讀者，閱讀本書應該不會有什麼問題。 　　如果你學過

資料結構 　　由於種種現實原因開始在刷題平台上演練，卻又覺得無所適從、心亂如麻，那麼本書可以解決你的燃眉之急。當然，如果你只是單純的演算法愛好者，以刷題為樂，本書也會給你不少啟發，讓你的演算法功力更上一層樓。 　　本書有許多題目都參考自LeetCode這個題目平台 　　題目解法的程式碼形式遵循該平台的標準。因此如果你習慣在LeetCode平台上演練演算法題目，那麼閱讀本書會更加遊刃有餘。當然，即使你沒有這個習慣也無妨，因為演算法的解題技巧都是通用的。 　　本書混用Python、C++和Java三種程式語言 　　筆者認為演算法題目的重點是在養成一種思維模式，不應該局限於具體的程式語言。不必擔

心有的語言你不熟悉，演算法根本用不到程式語言層面的技巧，本書也會有意避開所有語言特性，而且後面會統一介紹三種語言的基本操作。

以植基於深度學習的物件偵測技術量測面板印刷製程的精準度：以台灣某面板公司為例

為了解決python經典題目的問題，作者葉丁衛 這樣論述：

現今的製造產業為了提升生產效率及降低生產成本，也開始結合人工智慧技術，以解決或改善工廠在製造過程中所遭遇到的問題。目前某一些製造業對於產品生產過程，需耗費較大量的人力進行精準度量測，TFT-LCD製造公司便是一例。如果這一公司使用專用的量測機器，也會因人力介入而延長產品生產所耗費的時間及產品生產週期。本論文研究的目標是要改善台灣某TFT-LCD面板廠Cell段製程中的PI膜印刷的量測精準度，而提出一個植基於深度學習的物件辨識技術量測系統，稱為物件偵測量測(Object Detection Measurement, ODM)系統。本系統利用AOI機台拍攝PI膜印刷的照片，再以Yolo v3物件

辨識演算法量測該印刷的精準度。當PI膜印刷精準度發生異常時，會即時通知製程工程師，並建置統計製程控制(Statistical Process Control, SPC)圖，提供製程工程師監控該印刷精準度是否有異常的現象。我們亦加入，多標框手法(Multi-labeling)及Sigmoid Transfer兩種技術。經測試，確實可以有效地提升了本系統約9%的準確率。亦和其他幾種現有的經典之作相互比較。