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計算機視覺實踐(第2版) 版權信息
- ISBN：9787302641773
- 條形碼：9787302641773 ; 978-7-302-64177-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
計算機視覺實踐(第2版) 本書特色
本書是一本基于PaddlePaddle深度學習框架的實踐性計算機視覺教材，重點關注計算機視覺在實際中的應用，理論翔實，實用性極強。
計算機視覺實踐(第2版) 內容簡介
本書是一本基于PaddlePaddle深度學習框架的實踐性計算機視覺教材，重點關注計算機視覺在實際中的應用。本書涵蓋計算機視覺領域的眾多方面，包含圖像分類、目標檢測、圖像分割、視頻分類以及圖像生成等領域，并通過大量的實踐案例向讀者演示如何編寫計算機視覺應用程序，從而幫助讀者深入理解計算機視覺的核心概念和技術。 本書可以作為一本實用的計算機視覺實踐指南，無論對于從事計算機視覺領域的專業人士，還是對計算機視覺感興趣的初學者，本書都值得閱讀和收藏。
計算機視覺實踐(第2版) 目錄
第1章Python基礎
1.1實踐一： 九九乘法表
1.2實踐二： 隨機數生成與排序
1.3實踐三： 批量文件遍歷、復制、重命名
1.4實踐四： 圖像直方圖統計
1.5實踐五： 數據統計分析及可視化
1.6實踐六： 圖像預處理
第2章圖像分類 2.1實踐一： 基于深度神經網絡的寶石分類 2.2實踐二： 基于卷積神經網絡的美食識別 2.3實踐三： 基于VGG系列網絡的場景圖像分類 2.4實踐四： 基于ResNet系列模型的車輛圖像分類實踐 2.5實踐五： 基于Vision Transformer的CIFAR10分類
第3章目標檢測 3.1實踐一： 基于Faster RCNN模型的瓷磚瑕疵檢測(兩階段目標檢測) 3.2實踐二： 基于YOLOV3/PPYOLO模型的昆蟲檢測(一階段目標檢測) 3.3實踐三： 基于DETR模型的目標檢測
第4章圖像分割 4.1實踐一： 基于UNet/DeepLabV3 Plus模型的寵物圖像分割 4.2實踐二： 基于PaddleSeg的人像視頻分割 4.3實踐三： 基于PSPNet模型的人體圖像分割 4.4實踐四： 基于SwinUNet模型的醫學圖像分割
第5章視頻分類 5.1實踐一： 基于TSN模型的視頻分類 5.2實踐二： 基于ECO模型的視頻分類 5.3實踐三： 基于TimeSformer模型的視頻分類
第6章圖像生成 6.1實踐一： 基于GAN模型的時尚衣服生成 6.2實踐二： 基于PaddleGAN的圖像超分辨率 6.3實踐三： 基于DCGAN模型的人臉圖像生成 6.4實踐四： 基于Pix2Pix模型的圖像翻譯 6.5實踐五： 基于CycleGAN模型的圖像風格遷移
參考文獻
第2章圖像分類 2.1實踐一： 基于深度神經網絡的寶石分類 2.2實踐二： 基于卷積神經網絡的美食識別 2.3實踐三： 基于VGG系列網絡的場景圖像分類 2.4實踐四： 基于ResNet系列模型的車輛圖像分類實踐 2.5實踐五： 基于Vision Transformer的CIFAR10分類
第3章目標檢測 3.1實踐一： 基于Faster RCNN模型的瓷磚瑕疵檢測(兩階段目標檢測) 3.2實踐二： 基于YOLOV3/PPYOLO模型的昆蟲檢測(一階段目標檢測) 3.3實踐三： 基于DETR模型的目標檢測
第4章圖像分割 4.1實踐一： 基于UNet/DeepLabV3 Plus模型的寵物圖像分割 4.2實踐二： 基于PaddleSeg的人像視頻分割 4.3實踐三： 基于PSPNet模型的人體圖像分割 4.4實踐四： 基于SwinUNet模型的醫學圖像分割
第5章視頻分類 5.1實踐一： 基于TSN模型的視頻分類 5.2實踐二： 基于ECO模型的視頻分類 5.3實踐三： 基于TimeSformer模型的視頻分類
第6章圖像生成 6.1實踐一： 基于GAN模型的時尚衣服生成 6.2實踐二： 基于PaddleGAN的圖像超分辨率 6.3實踐三： 基于DCGAN模型的人臉圖像生成 6.4實踐四： 基于Pix2Pix模型的圖像翻譯 6.5實踐五： 基于CycleGAN模型的圖像風格遷移
參考文獻
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