深度学习与计算机视觉 算法原理框架应用与代码实现 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书全面介绍了深度学习的及计算机视觉中*基础的知识,并结合*常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程,本书在讲解原理的基础上,通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力,而不是枯燥和深奥原理的堆砌。全书共3章,分为2篇。第篇基础知识,介绍了人工智能发展历程、计算机视觉概要、深度学习的和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习的基础、卷积神经网络及其一些常见结构,对*前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲,介绍了Python基础、OpneCV基础、*简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习的和模型微调、目标检测、度量学习的和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。本书从第5章开始包含很多有趣和实用的代码示例。从第7
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西门子高级研究员田疆博士作序力荐!Google软件工程师吕佳楠力、英伟达高级工程师华远志、理光软件研究院研究员钟诚博士力荐! 作者拥有超过5年的机器学习研发经验,目前在*专注于深度学习和计算机视觉算法的研发。 西门子高级研究员田疆博士作序力荐!Google软件工程师吕佳楠、英伟达高级工程师华远志、理光软件研究院研究员钟诚博士力荐! 注重原理和上手实战,让读者不仅能理解算法背后的思想,还能具备独立发基于深度学习的计算机视觉算法的能力。 原理讲解通俗易懂,能通过图文定性讲解的就尽量不用公式,不可避免要用公式的地方尽量让公式作为图文讲解的辅助手段。 结合常见的应用场景,通过大量有趣、实用的实例和原创代码,带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力。 从第7章始的所有实例都基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNe
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