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计算机视觉实战 基于TensorFlow 2

本杰明·普朗什 (作者), 艾略特·安德烈斯 (作者), 闫龙川 (译者), 李君婷 (译者), 高德荃 (译者) & 2 更多 格式: Kindle电子书

本书从计算机视觉和深度学习基础知识开始,教你如何从头开始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的AI库的特性,以及直观的Keras接口,继而高效地构建、训练和部署CNN。通过具体的代码示例,本书展示了如何使用Inception和ResNet等现代神经网络分类图像,以及如何使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容。本书还将介绍如何构建生成式对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)来生成和编辑图像,以及如何使用LSTM分析视频。在此过程中,你将深入了解迁移学习、数据增强、域适应,以及移动设备和Web部署等高级知识以及其他关键概念。通过阅读本书,你将获得使用TensorFlow 2解决高级计算机视觉问题的理论知识和实际技能。通过阅读本书,你将学到:如何从头开始创建神经网络。如何使用包括Inception和ResNet在内的现代神经网络架构进行图像分类。如何使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net检测、分割图像中的目标。如何解决自动驾驶汽车开发和面部表情识别系统中的问题。如何使用迁移学习、GAN和域适应提升应用的性能。如何使用循环神经网络进行视频分析。如何在移动设备和浏览器上优化和部署神经网络。