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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
看完了
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