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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
深度学习 电子书
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。
OpenCV图像处理入门与实践 电子书
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。
数字图像处理与Python实现 电子书
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。
图像局部特征检测及描述 电子书
图像局部特征检测及描述
  • 朱红军
  • 本书针对噪声图像中的特征检测及描述的稳定性和可分辨性问题，介绍了国内外经典算法的原理和作者的相关研究成果，并对算法的优势和局限性进行了分析。全书重点介绍了30多种特征检测算法，包括基于边缘、模板、灰度导数以及基于机器学习的角点检测算法，基于灰度导数、机器学习以及与滤波整合的像素级边缘检测算法，基于灰度矩、空间矩的亚像素级边缘检测算法，SIFT、SURF等斑点检测算法。
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战 电子书
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
  • 编著
  • 全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度学
深度学习原理与实践 电子书
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
深度学习算法与实践 电子书
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。
深度学习技术与应用 电子书
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
先进视觉检测网络及其应用 电子书
先进视觉检测网络及其应用
  • 郏东耀
  • 本书系统介绍了先进视觉检测网络的基本问题及其相关处理技术主要内容涉及先进视觉检测网络的理论、算法和典型应用实例。本书共9章，主要内容包括先进视觉检测网络技术基础、先进视觉检测网络中的拓扑架构分析、先进视觉检测网络中的海量数据传输拥塞及对策、先进视觉检测网络中的传输能耗优化、先进视觉检测网络中海量数据并行处理方法、先进视觉检测网络中弱对比度目标检测、先进视觉检测网络中特定目标检测、先进视觉检测网络中
Python图像处理经典实例 电子书
Python图像处理经典实例
MATLAB图像处理375例 电子书
MATLAB图像处理375例
  • 高飞
  • 本书基于MATLABR2014a版软件，详细讲解了MATLAB图像处理的基础知识和核心内容。全书分为3个部分：第1部分介绍了MATLAB的基础知识、MATLAB的发展史以及MATLAB的基本运算等内容，让读者对MATLAB有一个概要性的认识；第2部分为MATLAB常见的图像处理技术，涵盖的内容有MATLAB图像的绘制、图形用户界面、图像的基本运算、图像的变换、图像的压缩编码、图像的增强技术、图像的
Python高手修炼之道：数据处理与机器学习实战 电子书
Python高手修炼之道：数据处理与机器学习实战
  • 许向武
  • 适读人群：1.没有编程知识的新手不同于一般的基础语法讲解教程，本书并未将Python开发限定于某个集成开发工具（IDE）中，而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解，帮助新手读者真正理解Python语言和Python编程。2.从未接触过Python语言，但了解一点编程知识的初学者本书通过对基础知识高度的提炼和概括，以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠；同时，本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python程序员本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起，涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域，示例代码涉及30余个模块的使用。构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图，入门有章可循；1.讲解独到，常见盲点趣解析作者基于多年的经验积累，善于总结概括初学Python过程中的误区。2.内容全面，常用工具全涵盖书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn，方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。3.拓展训练，重点知识有强化语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块，强化知识点的掌握。4.代码完整，随时动手可复现本书提供了完整、可验证的代码，方便读者动手练习并强化理解。
机器视觉技术与应用实战 电子书
机器视觉技术与应用实战
  • 丁少华
  • 本书从机器视觉的基本概念到机器视觉算法，从机器视觉核心部件到可配置的纯嵌入式视觉系统，从2D视觉技术到3D视觉技术，从黑白视觉技术到彩色视觉技术，从传统视觉技术到深度学习技术，从视觉系统设计方案到各行业的应用场景，从视觉检测、测量、定位、读码与识别四大需求到实际应用案例都分别进行了详细介绍。
数字图像处理与应用（MATLAB版） 电子书
数字图像处理与应用（MATLAB版）
  • 王慧琴 王燕妮
  • 1.本书重点介绍了数字图像处理的基本概念、基本理论、实用技术，以及用MATLAB进行图像处理、编程的方法。2.本书结构安排合理，叙述清晰，理论与实践并重，使用MATLAB作为实验平台，加入了大量的实验实例，并且有大量的实验结果图片，对读者的理解有很大的帮助。3.本书深入浅出、图文并茂，文字描述力求简单易懂。选材上既注重基本概念、理论和方法的介绍，同时也反映了近年来数字图像处理领域的最新发展情况。
JavaScript深度学习 电子书
JavaScript深度学习
  • 尼尔森
  • 深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，前端工程师不可错过的AI入门书。
Python 深度学习 电子书
Python 深度学习
  • 吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
  • 《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，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（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信
深度学习入门与TensorFlow实践 电子书
深度学习入门与TensorFlow实践
  • 林炳清
  • 基于TensorFlow2，系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型。
深度学习——原理、模型与实践 电子书
深度学习——原理、模型与实践
  • 主编
  • 本书是深度学习领域的入门教材，全面阐述了深度学习的知识体系，涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例，使读者掌握深度学习的相关知识，提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。
TensorFlow深度学习基础与应用 电子书
TensorFlow深度学习基础与应用
  • 杨虹 谢显中 周前能 王智鹏 张安文编著
  • 本书内容包括TensorFlow在Windows操作系统、Linux操作系统、macOS下的安装，TensorFlow静态图、动态图、损失函数、优化器等基础语法，k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络、线性回归、逻辑回归、决策树回归等机器学习算法，分类、检测、检索、光学字符识别等图像处理技术，中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术，TensorFlow高阶应用等。
深度学习原理与 TensorFlow实践 电子书
深度学习原理与 TensorFlow实践
  • 黄理灿
  • 本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S
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