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深度學(xué)習(xí)實(shí)踐:計(jì)算機(jī)視覺(jué)

包郵 深度學(xué)習(xí)實(shí)踐:計(jì)算機(jī)視覺(jué)

作者：繆鵬
出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2018-10-01
開本： 16開 頁(yè)數(shù)： 249
中 圖 價(jià):¥39.7(5.0折) 定價(jià)  ¥79.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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深度學(xué)習(xí)實(shí)踐:計(jì)算機(jī)視覺(jué) 版權(quán)信息

深度學(xué)習(xí)實(shí)踐:計(jì)算機(jī)視覺(jué) 本書特色

本書主要介紹了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的應(yīng)用及工程實(shí)踐，以Python 3為開發(fā)語(yǔ)言，并結(jié)合當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行實(shí)例展示。主要內(nèi)容包括：OpenCV入門、深度學(xué)習(xí)框架介紹、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、圖像分割、圖像搜索以及圖像生成等，涉及到的深度學(xué)習(xí)框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。通過(guò)本書，讀者能夠了解深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)各個(gè)方向的應(yīng)用以及*進(jìn)展。
本書的特點(diǎn)是依托工業(yè)環(huán)境的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，具備較強(qiáng)的實(shí)用性和專業(yè)性。適合于廣大計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程領(lǐng)域的從業(yè)者、深度學(xué)習(xí)愛(ài)好者、相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生和研究生以及對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)感興趣的愛(ài)好者
使用。

深度學(xué)習(xí)實(shí)踐:計(jì)算機(jī)視覺(jué) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書主要介紹了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的應(yīng)用及工程實(shí)踐，以Python 3為開發(fā)語(yǔ)言，并結(jié)合當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行實(shí)例展示。主要內(nèi)容包括：OpenCV入門、深度學(xué)習(xí)框架介紹、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、圖像分割、圖像搜索以及圖像生成等，涉及到的深度學(xué)習(xí)框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。通過(guò)本書，讀者能夠了解深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)各個(gè)方向的應(yīng)用以及很新進(jìn)展。
本書的特點(diǎn)是依托工業(yè)環(huán)境的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，具備較強(qiáng)的實(shí)用性和專業(yè)性。適合于廣大計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程領(lǐng)域的從業(yè)者、深度學(xué)習(xí)愛(ài)好者、相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生和研究生以及對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)感興趣的愛(ài)好者
使用。

深度學(xué)習(xí)實(shí)踐:計(jì)算機(jī)視覺(jué) 目錄

1章 深度學(xué)習(xí)與 算機(jī)視覺(jué)1
1.1 圖像基礎(chǔ)3
1.2 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)4
1.2.1 函數(shù) 簡(jiǎn) 表達(dá)5
1.2.2 函數(shù) 矩陣表達(dá)5
1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性變換6
1.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 非線性變換6
1.2.5 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6
1.2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)過(guò)程8
1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)N9
1.4 基礎(chǔ)開發(fā)環(huán)境搭建14
1.5 本章 結(jié)15
2章 OpenCV入門16
2.1 讀圖、展示和保存新圖17
2.2 像素點(diǎn)及 圖像18
2.3 基本線條 作19
2.4 移20
2.5 旋轉(zhuǎn)20
2.6 縮放21
2.6.1 鄰近 值22
2.6.2 線性 值22
2.7 翻轉(zhuǎn)23
2.8 裁剪23
2.9 算術(shù) 作23
2.10 位 作24
2.11 Masking 作25
2.12 彩通道分離與融合26
2.13 顏空間轉(zhuǎn)換27
2.14 顏直方圖28
2.15 滑與模糊29
2.16 邊緣檢測(cè)31
2.17 人臉和眼睛檢測(cè)示例32
2.18 本章 結(jié)35
3章 常見深度學(xué)習(xí)框架36
3.1 PyTorch38
3.1.1 Tensor39
3.1.2 Autograd42
3.1.3 Torch.nn43
3.2 Chain45
3.2.1 Variable46
3.2.2 Link與Function47
3.2.3 Chain50
3.2.4 optimizs51
3.2.5 損失函數(shù)51
3.2.6 GPU 使 52
3.2.7 模型 保存與加載54
3.2.8 FashionMnist圖像分類示例54
3.2.9 Train59
3.3 TensorFlow與Kas66
3.3.1 TensorFlow66
3.3.2 Kas67
3.4 MXNet與Gluon73
3.4.1 MXNet73
3.4.2 Gluon74
3.4.3 Gluon Sequential74
3.4.4 Gluon Block75
3.4.5 使 GPU76
3.4.6 Gluon Hybrid77
3.4.7 Lazy Evaluation79
3.4.8 Module80
3.5 其他框架81
3.6 本章 結(jié)81
4章 圖像分類82
4.1 VGG84
4.1.1 VGG介紹84
4.1.2 MXNet版VGG使 示例85
4.2 ResNet89
4.2.1 ResNet介紹89
4.2.2 Chain版ResNet示例90
4.3 Inception95
4.3.1 Inception介紹95
4.3.2 Kas版Inception V3川菜分類97
4.4 Xception116
4.4.1 Xception簡(jiǎn)述116
4.4.2 Kas版本Xception使 示例116
4.5 DenseNet122
4.5.1 DenseNet介紹122
4.5.2 PyTorch版DenseNet使 示例122
4.6 本章 結(jié)126
5章 目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別128
5.1 Fast RN129
5.1.1 Fast RN介紹129
5.1.2 ChainCV版Fast RN示例131
5.2 SSD139
5.2.1 SSD介紹139
5.2.2 SSD示例140
5.3 YOLO148
5.3.1 YOLO V1、V2和V3介紹148
5.3.2 Kas版本YOLO V3示例150
5.4 本章 結(jié)157
6章 圖像分割158
6.1 物體分割159
6.2 語(yǔ)義分割164
6.2.1 F與SegNet166
6.2.2 PSPNet171
6.2.3 DeepLab172
6.3 實(shí)例分割176
6.3.1 FCIS177
6.3.2 Mask R-N178
6.3.3 MaskLab180
6.3.4 PANet181
6.4 本章 結(jié)181
7章 圖像搜 183
7.1 Siamese Network185
7.2 Triplet Network186
7.3 Margin Based Network188
7.4 Kas版Triplet Network示例190
7.4.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)190
7.4.2 訓(xùn)練文件191
7.4.3 采樣文件195
7.4.4 模型訓(xùn)練202
7.4.5 模型測(cè)試206
7.4.5 結(jié)果可視化210
7.5 本章小結(jié)216
8章 圖像生成218
8.1 VAE219
8.1.1 VAE介紹219
8.1.2 Chain版本VAE示例220
8.2 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN221
8.2.1 GAN介紹221
8.2.2 Chain DCGAN RPG 戲角生成示例229
8.3 Neural Style Transf238
8.3.1 Neural Style Transf介紹238
8.3.2 MXNet多風(fēng)格轉(zhuǎn)換MSG-Net示例241
8.4 本章 結(jié)246
后 247
展開全部

深度學(xué)習(xí)實(shí)踐:計(jì)算機(jī)視覺(jué) 作者簡(jiǎn)介

繆鵬，某985高校物理碩士，長(zhǎng)期從事企業(yè)虛擬化和深度學(xué)習(xí)圖像算法方面的工作。現(xiàn)為廣州棒谷科技有限公司AI－CV核心成員，負(fù)責(zé)團(tuán)隊(duì)圖像分類、搜索與圖像合成核心算法開發(fā)。

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