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计算机视觉之深度学习:使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络电子书

售       价:¥

138人正在读 | 0人评论 6.2

作       者:(英)拉贾林加帕·尚穆加马尼

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2020-01-01

字       数:14.3万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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本书开门见山,直接帮助你准备好训练高效深度学习模型的环境,以完成各种计算机视觉任务。书中介绍了常见的深度学习架构,如卷积神经网络和递归神经网络;讲述了如何利用深度学习进行图像分类、图像检索、目标检测、语义分割等内容。读完本书,你将能够开发和训练自己的深度学习模型,并用它们解决计算机视觉难题。
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版权声明

译者序

前言

读者对象

本书内容

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第 1 章 入门

1.1 理解深度学习

1.2 计算机视觉深度学习

1.3 建立开发环境

1.4 小结

第 2 章 图像分类

2.1 在TensorFlow中训练MNIST模型

2.2 在Keras中训练MNIST模型

2.3 其他流行的图像测试数据集

2.4 更大的深度学习模型

2.5 训练猫与狗的模型

2.6 开发现实世界的应用

2.7 小结

第 3 章 图像检索

3.1 理解视觉特征

3.2 模型推断

3.3 基于内容的图像检索

3.4 小结

第 4 章 目标检测

4.1 检测图像中的目标

4.2 探索数据集

4.3 目标定位算法

4.4 检测目标

4.5 目标检测API

4.6 YOLO目标检测算法

4.7 小结

第 5 章 语义分割

5.1 预测像素

5.2 数据集

5.3 语义分割算法

5.4 超神经分割

5.5 分割卫星图像

5.6 分割实例

5.7 小结

第 6 章 相似性学习

6.1 相似性学习算法

6.2 人脸分析

6.3 小结

第 7 章 图像题注

7.1 了解问题和数据集

7.2 理解图像题注的自然语言处理

7.3 图像题注和相关问题的方法

7.4 实现基于注意力的图像题注

7.5 小结

第 8 章 生成模型

8.1 生成模型的应用

8.2 神经艺术风格迁移

8.3 生成对抗网络

8.4 视觉对话模型

8.5 小结

第 9 章 视频分类

9.1 了解视频和视频分类

9.2 将基于图像的方法扩展到视频

9.3 小结

第 10 章 部署

10.1 模型的性能

10.2 云部署

10.3 在设备中部署模型

10.4 小结

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