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题名/责任者:

PyTorch计算机视觉实战:目标检测、图像处理与深度学习/(印) V·基肖尔·阿耶德瓦拉, 耶什万斯·雷迪著 汪雄飞, 汪荣贵译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-73339-3/CNY149.00

载体形态项:

XIII, 558页, [2] 页图版:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Modern computer vision with PyTorch

其它题名:

目标检测、图像处理与深度学习

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

阿耶德瓦拉 (Ayyadevara, V. Kishore) 著

个人责任者:

雷迪 (Reddy, Yeshwanth) 著

个人次要责任者:

汪雄飞 译

个人次要责任者:

汪荣贵 译

学科主题:

机器学习

学科主题:

计算机视觉

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP302.7

责任者附注:

V·基肖尔·阿耶德瓦拉, 他在知名技术公司从事数据科学领域的工作超过10年, 目前负责开发各种前沿的分析解决方案。耶什万斯·雷迪, 高级数据科学家, 专注于前沿技术的研究和实现, 以解决健康和计算机视觉领域的问题。他在OCR领域申请了4项专利。汪雄飞, 本科毕业于安徽师范大学电子信息工程专业, 硕士毕业于西安外国语大学英语笔译专业等。汪荣贵, 合肥工业大学计算机与信息学院教授、博士生导师, 多年从事计算机视觉、机器学习和离散数学等本科生或研究生课程的教学和教研工作等。

提要文摘附注:

本书基于真实数据集, 全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践, 涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分: 第一部分 (第1-3章) 介绍神经网络和PyTorch的基础知识, 以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络, 包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等 ; 第二部分 (第4-10章) 介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题, 包括图像分类、目标检测和图像分割等 ; 第三部分 (第11-13章) 介绍各种图像处理技术, 包括自编码器模型和各种类型的GAN模型, 第四部分 (第14-18章) 探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。

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