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深度學習
PyTorch深度學習之目標檢測 版權信息
- ISBN：9787522602653
- 條形碼：9787522602653 ; 978-7-5226-0265-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
PyTorch深度學習之目標檢測 本書特色
系統--深入淺出講解目標檢測的技術難點，注重理論和實踐的結合，內容系統、全面、深入 易懂--結合大量圖文講解，搭配示例代碼實操，通俗易懂，知識點由淺入深，逐步引導讀者構建自己的知識體系 豐富--PyTorch基礎知識+神經網絡結構+目標檢測算法+實際工程項目開發，全方位系統深入講解目標檢測之應用 實戰--污損遮擋號牌識別和地形目標識別兩大案例，由淺入深，層層分析，完成目標檢測應用的方案設計和PyTorch框架搭建與編程實現
PyTorch深度學習之目標檢測 內容簡介
《PyTorch 深度學習之目標檢測》從人工智能產業的發展史開始講述，使讀者能夠了解圖像中的幾個不同方向，并從中逐步引導讀者進入圖像處理的學習當中，適合深度學習的入門讀者學習閱讀。本書首先講解了在深度學習中實現的幾個主要算法的概念，并逐步引導讀者動手以 PyTorch 框架為基礎構建基礎神經網絡，*后開始實戰目標檢測算法。《PyTorch 深度學習之目標檢測》共 10 章，涵蓋的內容包括：人工智能的發展歷程；深度學習的基礎知識；卷積神經網絡的基礎知識；PyTorch 框架的基礎知識；目標檢測算法，包括單階目標檢測和雙階段目標檢測；神經網絡模型實戰，包括污損遮擋號牌的識別和數字管線的地形目標的識別。《PyTorch 深度學習之目標檢測》內容豐富、實用性強，適合目標檢測方向的入門讀者和進階讀者閱讀，也適合在校學生、圖像方向的算法工程師等其他編程愛好者閱讀，也適合作為相關培訓機構的教材使用。
PyTorch深度學習之目標檢測 作者簡介
趙凱月,燕山大學碩士研究生,現于北京某科技有限公司擔任算法工程師,主攻計算機視覺中的目標檢測方向。2019年參與無錫市公安管理科學研究所的《貨運車輛交通違法行為智能識別與分析技術研究課題》;研究生就讀期間曾參與“華為杯”全國研究生電子設計大賽，并多次獲得華北賽區二等獎。除此之外，擁有《基于局域網內無線傳輸的腦電采集系統》軟件著作權，并在計算機科學期刊上發表《基于卷積神經網絡的污損遮擋號牌分類》核心論文一篇。 劉衍琦,技術圖書主編，擁有超過十年的算法研究從業經驗,致力于視覺大數據領域的技術應用和架構設計。在機器學習、計算機視覺和自然語言處理等方向具有豐富的技術積累，曾主持和參與多個科研項目，相關成果榮獲創新創業大賽省級獎勵，已申請并授權多項國家專利，出版多部技術類書籍。代表作包括《視覺大數據智能分析算法實戰》、《計算機視覺與深度學習實戰》等圖書。
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