深度学习计算机视觉 共有6条记录 共耗时[0.000]秒
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    深度学习时代的计算机视觉算法:徐从安 ...

    作者:徐从安 ... 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2022 ISBN:978-7-115-58132-7
    索书号:TP302.7/15 分类号:TP302.7 页数:189页 价格:129.80
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    本书着重阐述了深度学的计算机视觉算法的工作原理, 首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍, 之后对卷积新经网络结构的演化过程, 以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像最高分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务, 并着重介绍了在当今深度学, 这些计算机视觉任务是如何工作的, 可使读者快速了解这些算法原理, 以及其相互之间的关系。
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    计算机视觉中的深度学习:姜竹青, 门爱东, 王海婴

    作者:姜竹青, 门爱东, 王海婴 出版社:电子工业出版社 出版时间:2021 ISBN:978-7-121-41192-2
    索书号:TP302.7/13 分类号:TP302.7 页数:X, 318页 价格:98.00
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    本书聚焦深度学习算法在计算视觉领域的应用, 从计算视觉的主要任务入手, 首先详细介绍了解决计算机视觉任务的基本原理, 包括传统手工特征提取和当前主流的深度学习方法。然后从目标检测, 目标跟踪, 语义分割, 行人再识别, 去噪, 超分辨率和压缩这7个常见的计算视觉任务入手, 阐述了这些任务的理论框架、经典算法、当前的发展前沿以及作者在其中的贡献。
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    Python计算机视觉与深度学习实战:郭卡, 戴亮

    作者:郭卡, 戴亮 出版社:人民邮电出版社 出版时间:2021 ISBN:978-7-115-56723-9
    索书号:TP311.561/266 分类号:TP311.561 页数:292页, [4] 页图版 价格:99.80
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    本书立足实践, 从机器学习的基础技能出发, 深入浅出地介绍了如何使用Python进行基于深度学习的计算机视觉项目开发。开篇首先介绍了基于传统机器学习及图像处理方法的计算机视觉技术 ; 然后重点就图像分类、目标检测、图像分割、图像搜索、图像压缩及文本识别等常见的计算机视觉项目做了理论结合实践的讲解 ; 最后探索了深度学习项目落地时会用到的量化、剪枝等技术, 并提供了模型服务端部署案例。
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    深度学习计算机视觉实战:肖铃, 刘东

    作者:肖铃, 刘东 出版社:电子工业出版社 出版时间:2021 ISBN:978-7-121-41759-7
    索书号:TP181/120 分类号:TP181 页数:X, 288页 价格:99.00
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    本书内容可分为四个部分。第一部分包括第1-2章,主要讲解深度学习和计算机视觉基础;第二部分包括第3-6章,主要讲解图像处理知识;第三部分包括第7-11章,主要讲解计算机视觉中的实战项目;第四部分包括第12-13章,主要讲解模型的落地部署。
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    深度学习计算机视觉:(埃及) 穆罕默德·埃尔根, 刘升容, 安丹, 郭平平

    作者:(埃及) 穆罕默德·埃尔根, 刘升容, 安丹, 郭平平 出版社:清华大学出版社 出版时间:2022 ISBN:978-7-302-60994-0
    索书号:TP181/246 分类号:TP181 页数:XXIII, 362页 价格:128.00
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    本书兼顾横向的内容广度和纵向的内容深度, 不仅能授你以“鱼”, 更能授你以“渔”。横向上, 本书解释了一名计算机视觉工程师所需要了解的绝大部分主题, 从神经网络的概念、不同类型的神经网络架构, 到网络的训练、评估和调参等。纵向上, 本书并没有停留在代码上, 而是直观且细致地解释了数学原理, 使你可以轻松阅读和复现论文, 甚至发明自己的架构。本书仅用高中代数知识阐明视觉直觉背后的概念。从文本识别、目标检测到DeepDream, 再到人脸识别……本书内容全面又深入浅出, 易于理解又与时俱进, 囊括了深度学习在计算机视觉中的前沿应用。
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    基于TensorFlow的深度学习: 神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践:(美) 马格努斯·埃克曼, Magnus Ekman, 周翊民

    作者:(美) 马格努斯·埃克曼, Magnus Ekman, 周翊民 出版社:机械工业出版社 出版时间:2024 ISBN:978-7-111-74172-5
    索书号:TP18/259 分类号:TP18 页数:XIX, 407页, [16] 页图 价格:149.00
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    本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块, 展示了如何使用它们来构建先进的架构。还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 网络, 包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外, 书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原理。
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