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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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Photoshop CC 图形图像处理
沈静
PhotoshopCC图形图像处理
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深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战
于祥
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架,不仅支撑了百度公司的很多业务和应用,而且随着其开源过程的推进,在其他行业得到普及和应用。本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddleFluid1.5版本(后续版本会兼容旧版本),以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读,尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。本书包括以下内容:●飞桨PaddlePaddle的核心设计思想;●PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别;●图像分类网络实现案例;●“天网”中目标检测和像素级物体分割的实现;●NLP技术应用案例:word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译;●Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题;●飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。
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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
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Python深度学习:逻辑、算法与编程实战
何福贵 编著
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向,而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支,其思路在于建立进行分析学习的神经网络,模仿人脑感知与组织的方式,根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中,不断有与其相关的产品推向市场,显然,深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习:逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程,内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型
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动手打造深度学习框架
李伟
本书基于C++编写,旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。
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深度学习实战之PaddlePaddle
潘志宏 王培彬 万智萍 邱泽敏
内容提要本书全面讲解了深度学习框架PaddlePaddle,并结合典型案例,阐述了PaddlePaddle的具体应用。本书共15章。第1章介绍了深度学习及其主流框架;第2章介绍了几种不同的PaddlePaddle安装方式;第3章使用MNIST数据集实现手写数字识别;第4章介绍CIFAR彩色图像识别;第5章介绍了自定义数据集的识别;第6章介绍了验证码的识别;第7章介绍了场景文字的识别;第8章实现了验
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深度强化学习实战
[美] 亚历山大·扎伊
详解深度强化学习,从入门到实战。
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TensorFlow 2深度学习实战
张良均
本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章,分为基础篇(第1~3章)和实战篇(第4~7章),基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识;实战篇内容包括4个案例,分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换
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MATLAB2020图形与图像处理从入门到精通
闫聪聪
本书以MATLAB2020为基础,讲解图形与图像处理的各种方法和技巧。
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数字图像处理技术与应用——Visual C++实现
陈丽芳
本书结合作者多年的教学经验和科研实践编写而成,系统介绍了数字图像处理技术和分析的基础理论、基本原理和实用的处理方法与技术。全书内容包括概述(数字图像基础、数字图像的表示和像素间的关系、数字图像处理的发展与应用、图像的存储与格式、视觉基础)、图像点运算与应用、图像增强技术、图像恢复技术、图像变换、图像分割、图像压缩与编码技术、图像的目标表达与特征测量技术、二值图像的形态学处理、彩色图像处理和案例分析
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高光谱卫星图像协同处理理论与方法
张兵 李山山 张浩 李伟 杨博 高连如
本书从一体化数据处理链路的视角出发,结合前沿进展和研究热点,分别介绍了高光谱协同观测理论、几何和辐射一致化模型与方法、数据降维及融合分类技术与方法,并利用国产高分卫星数据进行了实验分析。
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AI图像处理Photoshop+Firefly后期处理技术基础与实战
编著
Firefly是2023年Adobe推出的一款创意生成式AI工具,如今这项创意工具已经集成在Photoshop这款软件当中,正式入局AIGC战场。本书主要讲解了Photoshop中的创成式填充功能和移除修复工具,以及“文本生成图像”技术在图像处理和设计中的具体应用。通过阅读本书,读者可以掌握利用AI进行图像后期处理的方法和技巧。本书语言通俗易懂,配以大量的图示,不仅适合Photoshop新手阅读,
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图像处理和分析教程(第2版)
章毓晋
本教材为第2版,系统地介绍图像处理和分析的一些基本原理、典型方法和实用技术。内容包括图像采集、空域图像增强、频域图像增强、图像恢复、图像投影重建、图像编码基础、图像编码技术和标准、基本图像分割技术、典型图像分割算法、目标表达和描述、特征提取和测量误差、彩色图像处理和分析、视频图像处理和分析、数学形态学方法。
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数字图像处理(MATLAB版)(第2版)
张德丰
本书主要内容包括:全书共10章,分别介绍了数字图像的相关论述、数字图像的处理基础、图像编码、图像复原、图像几何变换、图像频域变换、图像几何变换、小波变换、图像增强、图像分割与边缘检测及图像特征描述等内容。
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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。
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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。
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Photoshop图像处理与创意设计案例教程(第2版)
主编
本书以平面设计为主线,介绍了PhotoshopCC2020的基本使用方法和平面设计技巧。全书共7章,以循序渐进的方式,结合实战案例进行讲解,从软件的基础操作到主要功能运用,以字体设计、网页设计、包装设计、广告设计等各类平面设计专题为载体进行解析。
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从零开始:数字图像处理的编程基础与应用
彭凌西
本书主要内容共十章:第1章主要介绍OpenCV基础;第2章主要介绍图像预处理;第3章主要介绍图像分割和数学形态学;第4章主要介绍特征提取与匹配;第5章主要介绍模板匹配与轮廓绘制;第6章主要介绍视频录制与目标追踪;第7章主要介绍三维重建;第8章主要介绍距离测量与角点检测;第9章主要介绍图像识别应用,涉及文字识别、二维码识别、人脸识别和车牌识别等内容;第10章主要介绍基于深度学习的图像应用。
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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。
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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。
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