計算機視覺實戰：基于TensorFlow 2
本書從計算機視覺和深度學習基礎知識開始，教你如何從頭開始構建神經網絡。你將掌握一些讓TensorFlow成為廣泛使用的AI庫的特性，以及直觀的Keras接口，繼而高效地構建、訓練和部署CNN。通過具體的代碼示例，本書展示了如何使用Inception和ResNet等現代神經網絡分類圖像，以及如何使用YOLO、MaskR-CNN和U-Net提取特定內容。本書還將介紹如何構建生成式對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）來生成和編輯圖像，以及如何使用LSTM分析視頻。在此過程中，你將深入了解遷移學習、數據增強、域適應，以及移動設備和Web部署等高級知識以及其他關鍵概念。通過閱讀本書，你將獲得使用TensorFlow2解決高級計算機視覺問題的理論知識和實際技能。通過閱讀本書，你將學到：如何從頭開始創建神經網絡。如何使用包括Inception和ResNet在內的現代神經網絡架構進行圖像分類。如何使用YOLO、MaskR-CNN和U-Net檢測、分割圖像中的目標。如何解決自動駕駛汽車開發和面部表情識別系統中的問題。如何使用遷移學習、GAN和域適應提升應用的性能。如何使用循環神經網絡進行視頻分析。如何在移動設備和瀏覽器上優化和部署神經網絡。
·14.1萬字
