PyTorch深度学习之目标检测--聚文网

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内容简介

《PyTorch深度学习之目标检测》从人工智能产业的发展史开始讲述，使读者能够了解图像中的几个不同方向，并从中逐步引导读者进入图像处理的学习当中，适合深度学习的入门读者学习阅读。本书首先讲解了在深度学习中实现的几个主要算法的概念，并逐步引导读者动手以PyTorch框架为基础构建基础神经网络，最后开始实战目标检测算法。《PyTorch深度学习之目标检测》共10章，涵盖的内容包括：人工智能的发展历程；深度学习的基础知识；卷积神经网络的基础知识；PyTorch框架的基础知识；目标检测算法，包括单阶目标检测和双阶段目标检测；神经网络模型实战，包括污损遮挡号牌的识别和数字管线的地形目标的识别。《PyTorch深度学习之目标检测》内容丰富、实用性强，适合目标检测方向的入门读者和进阶读者阅读，也适合在校学生、图像方向的算法工程师等其他编程爱好者阅读，也适合作为相关培训机构的教材使用。

第1章人工智能的历史及发展前景
1.1人工智能的诞生
1.1.1什么是人工智能
1.1.2AI发展简史
1.2计算机视觉基础
1.2.1机器“眼中”的图像世界
1.2.2传统的图像处理方法
1.3深度学习的应用场景
1.3.1图像分类
1.3.2图像检测
1.3.3图像分割
1.3.4图像描述
1.3.5图像问答
1.3.6图像生成
1.4小结
第2章深度学习基础知识
2.1神经网络实现方法
2.1.1前向传播算法
2.1.2反向传播算法
2.2自动梯度
2.2.1局部很优解与鞍点
2.2.2很优解的判别
2.2.3局部很优解与鞍点的解决办法
2.2.4梯度爆炸与梯度消失
2.3参数更新
2.3.1激活函数
2.3.2优化器
2.3.3损失函数
……

PyTorch深度学习之目标检测

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