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内容提要
作者简介
推荐序
前言
第一章 基础知识
1.1 人工智能基础
1.2 计算机视觉基础
1.3 编程基础
1.4 图像基础
1.5 本章小结
第二章 传统计算机视觉
2.1 概述
2.2 均值滤波
2.3 高斯滤波
2.4 边缘检测
2.5 图像分割
2.6 本章小结
第三章 基于深度学习的计算机视觉
3.1 基础概念
3.2 卷积神经网络
3.3 训练一个卷积神经网络
第四章 算法详解与实战
4.1 卷积
4.2 池化
4.3 Batch Normalization
4.4 激活函数
4.5 残差结构
4.6 全连接
4.7 SoftMax与交叉熵损失
4.8 本章小结
第五章 基于Python从零手写模型
5.1 Python环境配置
5.2 Python目录简介
5.3 图像加载
5.4 图像预处理
5.5 模型准备
5.6 手写算法
5.7 搭建模型
5.8 模型预测
5.9 性能指标
5.10 卷积计算优化
第六章 基于C++优化模型
6.1 C++环境配置
6.2 C++目录简介
6.3 C++代码使用
6.4 计算向量化
6.5 权值预加载优化
6.6 内存优化
6.7 多线程优化
6.8 性能优化总结
后记
附录
1.1 One-hot编码
1.2 快速搭建Ubuntu环境
1.3 OpenCV介绍
参考文献
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