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100 条"PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习"搜索结果
PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习
PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习
PyTorch与深度学习实战 电子书
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
PyTorch深度学习实战 电子书
PyTorch深度学习实战
  • [美]伊莱·史蒂文斯（Eli,Stevens），[意]卢卡·安蒂加（Luca Antiga），等
  • 1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力：a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法；b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器；c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题；d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐！5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。
深度学习与计算机视觉实战 电子书
深度学习与计算机视觉实战
  • 主编
  • 本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式，深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章，内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题，希望能够帮助读者在计算机视觉基础任
深度学习与医学图像处理 电子书
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。
Python计算机视觉与深度学习实战 电子书
Python计算机视觉与深度学习实战
  • 戴亮
  • 一本书入门计算机视觉，将深度学习理论融入视觉识别案例，搭建理论与实践的桥梁。
Python深度学习实战——基于Pytorch 电子书
Python深度学习实战——基于Pytorch
  • 主编
  • 本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
深度学习原理与PyTorch实战（第2版） 电子书
深度学习原理与PyTorch实战（第2版）
  • 集智俱乐部
  • 一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。
图像目标检测技术及应用 电子书
图像目标检测技术及应用
  • 陈哲
  • 本书系统阐述了图像目标检测的有关概念、原理和方法，共分10章。第1章简要介绍了图像目标检测的意义和应用，第2章介绍了光学成像过程模型与图像处理，第3章介绍了基于适应性模型的动态环境背景建模方法，第4章介绍了基于非线性降维强散射环境中图像特征提取方法，第5章介绍了基于先验知识的图像目标分割方法，第6章介绍了压缩域图像处理与运动目标分割方法，第7章介绍了仿生视觉模型与图像处理，第8章介绍了仿蛙眼视觉分
图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python 电子书
图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python
  • 吴佳 编著
  • 图像处理与计算机视觉实践教材，面向本科院校“计算机视觉”实践课。
深度学习自然语言处理实战 电子书
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
动手学深度学习（PyTorch版） 电子书
动手学深度学习（PyTorch版）
  • 阿斯顿·张（Aston Zhang），李沐（Mu Li），等
  • ·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本；·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合，精心编撰；·全球400多所大学采用的教科书，提供视频课程、教学PPT、习题，方便教师授课与学生自学；·能运行、可讨论的深度学习入门书，可在线运行源码并与作译者实时讨论。
深度学习时代的计算机视觉算法 电子书
深度学习时代的计算机视觉算法
  • 等
  • 本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法和图像超分辨率重建方法进行了介绍。
Python图像处理实战 电子书
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。
深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹 电子书
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
深度学习与TensorFlow实战 电子书
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
Keras与深度学习实战 电子书
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
PyTorch自然语言处理入门与实战 电子书
PyTorch自然语言处理入门与实战
  • 孙小文
  • 一本兼顾理论基础和工程实践的入门级教程。
数字图像处理实战 电子书
数字图像处理实战
  • 张良均　主编
  • 本书以数字图像处理基础理论与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍数字图像处理的常见任务及实现技术。本书共9章，内容包含数字图像处理概述、图像的基本变换、图像增强与复原、形态学处理、图像特征提取、图像分割等技术，以及车牌检测、QR码的检测、钢轨表面缺陷检测等案例。本书以Python为算法实现工具，大部分章包含操作实践代码和课后习题，帮助读者在数字图像处理基础任务和案例中应用算法，巩固所学内容。本书可
动手学深度学习（PyTorch版）（精装版） 电子书
动手学深度学习（PyTorch版）（精装版）
  • 阿斯顿·张(Aston
  • 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机
深度学习图像识别技术 电子书
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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