PyTorch計算機視覺實戰(zhàn)：目標檢測、圖像處理與深度學習
本書基于真實數(shù)據(jù)集，全面系統(tǒng)地闡述現(xiàn)代計算機視覺實用技術(shù)、方法和實踐，涵蓋50多個計算機視覺問題。全書分為四部分：第一部分（第1~3章）介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PyTorch的基礎(chǔ)知識，以及如何使用PyTorch構(gòu)建并訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入數(shù)據(jù)縮放、批歸一化、超參數(shù)調(diào)整等；第二部分（第4~10章）介紹如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學習等技術(shù)解決更復雜的視覺相關(guān)問題，包括圖像分類、目標檢測和圖像分割等；第三部分（第11~13章）介紹各種圖像處理技術(shù)，包括自編碼器模型和各種類型的GAN模型；第四部分（第14~18章）探討將計算機視覺技術(shù)與NLP、強化學習和OpenCV等技術(shù)相結(jié)合來解決傳統(tǒng)問題的新方法。本書內(nèi)容豐富新穎，語言文字表述清晰，應(yīng)用實例講解詳細，圖例直觀形象，適合PyTorch初中級讀者及計算機視覺相關(guān)技術(shù)人員閱讀。
·19.6萬字
