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100 条"图像处理与深度学习"搜索结果
图像处理与深度学习
郭明强
本书内容由浅入深、循序渐进,涵盖了深度学习在图像处理中的应用技术。
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深度学习与医学图像处理
陈峰蔚 编著
一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。
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深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精粹
言有三
本书内容涉及摄影学、计算机视觉、深度学习3个领域,系统地介绍了计算机视觉在图像质量和摄影学各个领域的核心算法和应用,包括传统的图像处理算法和深度学习核心算法。本书理论知识体系完备,同时提供大量实例,供读者实战演练。本书融合摄影学和计算机视觉的内容,覆盖面非常广。第1章简单介绍摄影的历史、摄影与图像的基本概念和摄影中的许多基本技巧。从第2章开始,本书对摄影学中图像处理算法的各个重要方向进行介绍,包括
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深度学习图像识别技术:
基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO™工具套件
张晶
适读人群:第一、打算学习并入门AI技术的高中、大中专、职高以及本科学生。第二、在各传统行业中,如农业、可再生资源、制造业及工业控制等,希望应用AI目标检测算法解决本行业问题的工程技术人员。第三、已经进入AI行业,但非AI算法工程师,希望自己动手亲自体验并学习AI技术的从业人员,如标注工程师、销售工程师、售后工程师、市场经理或产品经理等。1.人工智能专家教您利用深度学习技术快速落地图像识别项目。2.英特尔物联网事业部中国总经理陈伟博士倾力推荐。3.附赠超过4GB的案例素材资料包。
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深度学习自然语言处理实战
开课吧 组编 张楠 苏南 王贵阳 等编著
近年来,基于深度学习方法的自然语言处理(NLP)已逐渐成为主流。本书共8章,主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术,包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT,还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例,并收录了基于PyTorch深度学
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Photoshop 图像处理与制作
本书共12课,第1课讲解学习前读者应该了解的基础知识和核心学习方法,第2课讲解Photoshop的基础操作,第3课至第12课通过各种应用案例,分别讲解图层、选区、蒙版、调色、修图、合成、文字工具、图形工具组、时间轴、动作和批处理等方面的知识和应用技能。
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选择的艺术:Photoshop图像处理深度剖析(第4版)
关文涛
Photoshop重要的功能就是图像处理,图像处理的核主就是选择,这源于一个简单的道理“要改变某些像素,首先就要选中它”,因此称这本书为“选择的艺术”。畅销书升级,4年沉淀,再次对Photoshop进行总结。剖析Photoshop原理及本质,建立正确的“选择”观念。理论结合实例讲解了路径、图层、通道、蒙版、滤镜、文字和绘画等操作技法。详解色彩调整的方法与技巧,以及混合模式、HDR和CameraRaw等重点知识。附赠资源本书所有相关素材与PSD源文件
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选择的艺术 Photoshop图像处理深度剖析(第3版)
关文涛
《选择的艺术Photoshop图像处理深度剖析(第3版)》针对Photoshop用户在学习过程中遇到的困惑,深入剖析了Photoshop图像处理的原理和方法。《选择的艺术Photoshop图像处理深度剖析(第3版)》对Photoshop的图层、通道、蒙版、滤镜、色彩调整、混合模式、HDR和CameraRaw的原理和应用进行了集中而深入的探讨。通过分析各种图像调整命令的作用,揭示了存在于图像调整命令
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深度学习与围棋
(美) 马克斯·帕佩拉 (Max Pumperla)
深入浅出的深度学习入门书,从零实现AlphaGo,为AI理论和应用打下基础。
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Python图像处理实战
著
本书先介绍经典的图像处理技术,然后探索图像处理算法的演变历程,始终紧扣图像处理以及计算机视觉与深度学习方面的最新进展。全书共12章,涵盖图像处理入门基础知识、应用导数方法实现图像增强、形态学图像处理、图像特征提取与描述符、图像分割,以及图像处理中的经典机器学习方法等内容。
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深度学习
[美]伊恩·古德费洛
深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。
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深度学习
徐立芳
本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章,分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等,并提供了应用实例。
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OpenCV图像处理入门与实践
荣嘉祺
基于OpenCV4与Python,循序渐进介绍OpenCV从入门到实践的内容。
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数字图像处理与Python实现
岳亚伟
本书采用通俗易懂的语言对数字图像处理的相关概念进行阐述,同时穿插较为典型的Python小程序,使读者能够快速掌握数字图像处理的相关概念和技术。
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深度学习原理与实践
陈仲铭
(1)大量图例,简单易懂。作者亲自绘制了大量插图,力求还原深度学习的算法思想,分解和剖析晦涩的算法,用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣,快乐地学习算法知识,体会深度学习的算法本质。(2)简化公式,生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式,为了避免出现读者读不懂的情况,本书尽可能地统一了公式和符号,简化相关公式,并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时,锻炼读者分析问题和解决问题的能力。(3)算法原理,代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时,不仅给出了对应的公式,还给出了实现和求解公式的代码,让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合,使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。(4)深入浅出,精心剖析。理解深度学习需要一定的机器学习知识,本书在D1章介绍了深度学习与机器学习的关系,并简要介绍了机器学习的内容。在内容安排上,每章依次介绍模型框架的应用场景、结构和使用方式,最后通过真实的案例去全面分析该模型结构。目的是让读者可以抓住深度学习的本质。(5)入门实践,案例重现。每一章最后的真实案例不是直接堆砌代码,而是讲解使用该算法模型的原因和好处。从简单的背景知识出发,使用前文讲解过的深度学习知识实现一个实际的工程项目。实践可以用于及时检验读者对所学知识的掌握程度,为读者奠定深度学习的实践基础。将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易,但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识进行简单剖析,化繁为简,没有局限于坐而论道,而是将实例和数学理论相结合,让读者能够快速理解各种模型并上手实践,值得细读。--唐春明 广州大学数学与信息学科学院副院长本书从原理、方法、实践这3个维度系统地介绍了深度学习的方方面面,内容详实,解读清晰,细节与全貌兼顾,既适合初学者阅读,也可以作为深入研究的参考用书。--杨刚 西安电子科技大学教授近年来出版的深度学习相关图书中,本书是我见过非常有指导意义的中文书籍之一。本书对ANN、CNN、RNN等模型进行深入浅出的介绍,引入大量图例和简化后的公式,让算法浅显易懂。每一章的实践内容都给人惊喜,强烈推荐!--吴健之 腾讯音乐高级工程师作为产品经理,我能看懂的深度学习书籍实在太少了。本书恰到好处,插图丰富直观,数学公式简练,很喜欢此类风格的图书,易懂好学。即使你不是程序员或算法专家,该书也值得一看!--张瑞 中软国际高级产品经理
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深度学习算法与实践
于子叶
本书旨在为读者建立完整的深度学习知识体系。全书内容包含3个部分,第一部分为与深度学习相关的数学基础;第二部分为深度学习的算法基础以及相关实现;第三部分为深度学习的实际应用。
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深度学习与TensorFlow实战
李建军 王希铭 潘勉 等
本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识,全书分为10章,主要内容如下:第1章为深度学习概述,包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行;第2章为机器学习概述,讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本;第3章介绍从生物神经元到
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深度学习技术与应用
许桂秋
本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识,为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章,其中,第1~4章为理论部分,第5~13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容,以及TensorFlow开发框架的搭建和使用;应用部分设置了多个项目案例,并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码,使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。本书采用项目驱动的编写方式,做到了理论和
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Keras与深度学习实战
张良均 主编
本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章,内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题,通过练习和操作实践,读者可
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PyTorch与深度学习实战
胡小春
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章,内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题,希望通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内
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Python图像处理经典实例
[印] 桑迪潘·戴伊
基于Python,轻松完成60余个复杂的图像处理和计算机视觉任务。
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