计算机视觉实战:基于TensorFlow 2 基于TensorFlow 2,全面阐释为目标检测、分割、视频处理、智能手机应用程序等构建高性能系统的实用指南
计算机视觉解决方案日益普及,在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的进展。本书将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习开源框架TensorFlow 2,你将掌握如何使用卷积神经网络(CNN)完成视觉任务。本书从计算机视觉和深度学习基础知识开始,教你如何从头开始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的AI库的特性,以及直观的Keras接口,继而高效地构建、训练和部署CNN。通过具体的代码示例,本书展示了如何使用Inception和ResNet等现代神经网络分类图像,以及如何使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容。本书还将介绍如何构建生成式对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)来生成和编辑图像,以及如何使用LSTM分析视频。在此过程中,你将深入了解迁移学习、数据增强、域适应,以及移动设备和Web部署等高级知识以及其他关键概念。通过阅读本书
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