深度学习与计算机视觉实战--聚文网

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内容简介

本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式，深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章，内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于Faster R-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题，希望能够帮助读者在计算机视觉基础任务中应用算法，巩固所学内容。本书可以作为高校人工智能相关专业教材，也可以作为从事计算机视觉技术研究的从业者和科技人员的参考用书。对于有一定基础和经验的读者，本书也能帮助他们查漏补缺，深入理解和掌握相关原理及方法，提升解决实际问题的能力。

第1章概述 1.1 计算机视觉与深度学习 1.1.1 计算机视觉 1.1.2 深度学习 1.2 深度学习的计算机视觉应用 1.2.1 人脸识别 1.2.2 图像分类 1.2.3 目标检测 1.2.4 图像分割 1.2.5 姿态估计 1.2.6 场景识别 1.2.7 目标跟踪 1.2.8 动作识别 1.2.9 黑白照片自动着色 1.2.10 图像风格转移 1.3 相关Python库 1.3.1 深度学习框架 1.3.2 图像处理库小结课后习题第2章图像处理基本操作 2.1 读写图像 2.1.1 常用图像类型 2.1.2 读取图像 2.1.3 显示图像 2.1.4 保存图像 2.2 图像颜色空间 2.2.1 常用颜色空间简介 2.2.2 颜色空间转换 2.3 图像几何变换 2.3.1 图像平移 2.3.2 图像缩放 2.3.3 图像旋转 2.3.4 图像仿射 2.4 图像增强 2.4.1 灰度级修正 2.4.2 图像平滑 2.4.3 图像锐化小结课后习题第3章深度学习视觉基础任务 3.1 深度神经网络 3.2 卷积神经网络 3.2.1 卷积层 3.2.2 池化层 3.2.3 全连接层 3.2.4 卷积神经网络训练过程 3.3 图像分类 3.3.1 图像分类简介 3.3.2 图像分类经典算法

深度学习与计算机视觉实战

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