PyTorch計算機視覺實戰：目標檢測、圖像處理與深度學習
本書基于真實數據集，全面系統地闡述現代計算機視覺實用技術、方法和實踐，涵蓋50多個計算機視覺問題。全書分為四部分：第一部分（第1~3章）介紹神經網絡和PyTorch的基礎知識，以及如何使用PyTorch構建并訓練神經網絡，包括輸入數據縮放、批歸一化、超參數調整等；第二部分（第4~10章）介紹如何使用卷積神經網絡、遷移學習等技術解決更復雜的視覺相關問題，包括圖像分類、目標檢測和圖像分割等；第三部分（第11~13章）介紹各種圖像處理技術，包括自編碼器模型和各種類型的GAN模型；第四部分（第14~18章）探討將計算機視覺技術與NLP、強化學習和OpenCV等技術相結合來解決傳統問題的新方法。本書內容豐富新穎，語言文字表述清晰，應用實例講解詳細，圖例直觀形象，適合PyTorch初中級讀者及計算機視覺相關技術人員閱讀。
·19.6萬字
