深度学习之图像识别：核心技术与案例实战

本书全面介绍了深度学习在图像处理领域中的核心技术与应用。书中不但重视基础理论的讲解，而且从第4章始的每章都提供了一到两个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上行修改和改，从而加深对所学知识的理解。 本书共10章，首先从深度学习的基础概念始，介绍了神经网络的基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统地介绍了深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强以及数据的获取与整理；着重针对图像发领域，用3章内容系统地介绍了深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用，这些内容的讲解均结合实战案例展；另外，还对深度学习中损失函数的发展、数据和模型的可视化以及模型的压缩和优化行了详细介绍，为读者设计和训练更加实用的模型提供了指导；*后以微信小程序平台为依托，介绍了微信小程序前后端发技术，完成了深度学习的模型部署，让本书的内容形成了一个完整的闭环。 本书理论与实践结合，深度与广度兼具，特别适合深度学习领域的相关技术人员与爱好者阅读，尤其适合基于深度学习的图像从业人员阅读，以全方位了解深度学习在图像领域中的技术全貌。另外，本书还适合作为相关培训机构的深度学习教材使用。
【作者】
言有三  真名龙鹏。2012年本科毕业于华中科技大学，后保研至中国科学院并于2015年毕业。先后在奇虎360人工智能研究院和陌陌深度学习实验室从事与计算机视觉相关的工作，积累了丰富的传统图像处理算法和深度学习项目实战经验。运营微信公众号《有三AI》，内容覆盖深度学习的理论、实战经验、源框架、模型架构，以及深度学习在各应用领域的技术分析，还提供国内外AI研究院的核心技术报导及AI工程师成长路线的完整规划。在知乎上设专栏《有三AI学院》和其他子方向专栏。在GitChat和网易云课堂上设若干图文和视频课程。