计算机视觉之深度学习:使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络
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图灵程序设计丛书

计算机视觉之深度学习:使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络

[英]拉贾林加帕 • 尚穆加马尼(Rajalingappaa Shanmugamani) (作者) 白勇 (译者)
上市销售
●快速入门计算机视觉应用开发,涉及多种深度学习算法及其实现
●以真实数据集为例,结合流行技术框架
本书开门见山,直接帮助你准备好训练高效深度学习模型的环境,以完成各种计算机视觉任务。书中介绍了常见的深度学习架构,如卷积神经网络和递归神经网络;讲述了如何利用深度学习进行图像分类、图像检索、目标检测、语义分割等内容。读完本书,你将能够开发和训练自己的深度学习模型,并用它们解决计算机视觉难题。

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出版信息

  • 书  名计算机视觉之深度学习:使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 张海艳
  • 出版日期2020-03-14
  • 书  号978-7-115-53158-2
  • 定  价59.00 元
  • 页  数201
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Deep Learning for Computer Vision
  • 原书号9781788295628

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本书特色

深度学习已在人工智能的多个应用领域(尤其是计算机视觉)中展示了其强大功能。计算机视觉是理解和处理图像的科学,并且在机器人技术、自动化等领域有广泛的应用。

本书通过实例展示了如何利用深度学习的力量来开发计算机视觉应用程序,介绍了与图像分类、图像检索、目标检测、语义分割、图像题注、生成模型等有关的各种技术。你将使用流行的Python库(例如TensorFlow和Keras)探索计算机视觉应用程序,从而掌握各种深度学习算法及其实现。

●使用TensorFlow和Keras设置深度学习的环境
●探索图像分类方法并训练一个深度学习模型
●使用预训练的卷积神经网络模型进行图像检索
●了解检测方法并实施行人检测
●了解图像题注中的各种问题及其实现
●训练一个使用生成对抗网络生成图像的模型
●了解视频分类的方法及其实现
●部署深度学习模型并进行优化

目录

版权声明 阅读
译者序 阅读
阅读
前言 阅读
第 1 章 入门 阅读
第 2 章 图像分类
第 3 章 图像检索
第 4 章 目标检测
第 5 章 语义分割
第 6 章 相似性学习
第 7 章 图像题注
第 8 章 生成模型
第 9 章 视频分类
第 10 章 部署

作者介绍

拉贾林加帕•尚穆加马尼(Rajalingappaa Shanmugamani),目前在Kairos担任技术经理。在此之前,曾在新加坡SAP公司担任深度学习主管,也在创业公司从事过计算机视觉产品的开发和咨询工作。在同行评审的期刊和会议上多次发表文章,并在机器学习领域申请了专利。与他人合著出版了Hands-On Natural Language Processing with Python、Python Reinforcement Learning、Python: Advanced Guide to Artificial Intelligence、TensorFlow Deep Learning Projects等书。

【译者介绍】

白勇,海南大学信息科学技术学院教授、博士生导师、美国归国博士。长期从事物联网、人工智能方面的研究。已承担国家级和省部级项目10多项,发表学术论文100多篇,授权中国和美国发明专利10多项。

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