PyTorch计算机视觉实战:目标检测、图像处理与深度学习 面向初学者,涵盖计算机视觉所有关键主题;结合具体应用场景,提供50多个计算机视觉问题的实用解决方案
深度学习是近年来计算机视觉应用在多个方面取得进步的驱动力。本书以实践为驱动,结合具体应用场景,基于真实数据集全面系统地介绍如何使用PyTorch解决50多个计算机视觉问题。 首先,你将学习使用NumPy和PyTorch从头开始构建神经网络(NN),并了解调整神经网络超参数的最佳实践。然后,你将学习如何使用卷积神经网络(CNN)和迁移学习完成图像分类任务,并且理解其中的工作原理。随后,你将学习二维和三维多目标检测、图像分割、人体姿态估计等多个实际任务,并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架实现这些任务。在自编码器和GAN部分,本书将指导你学习面部表情替换、面部图像生成和面部表情处理技术。之后,你将学习如何将计算机视觉与NLP技术(LSTM、transformer等)和强化学习技术(深度Q学习等)相结合,实现OCR、图
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111733393 Author 作者 (印)V·基肖尔·阿耶德瓦拉,(印)耶什万斯·雷迪 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 1144页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2023-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书基于真实数据集,全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践,涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分:di一部分(第1~3章)介绍神经网络和PyTorch的基础知识,以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络,包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等;*部分(第4~10章)介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题,包括图像分类、目标检测和图像分割等;第三部分(第11~13章)介
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