【2020新书】深度学习计算机视觉，467页pdf用Python实战OpenCV和TensorFlow

利用实用的、循序渐进的方法运用计算机视觉和机器学习概念开发商业和工业应用。

这本书包括四个主要部分，从设置编程环境开始。第1节介绍了图像和视频处理的基础知识，并提供了如何操作和从图像中提取有用信息的代码示例。您将主要使用OpenCV和Python来处理本节中的示例。

第2节描述机器学习和神经网络的概念应用于计算机视觉。你将学习神经网络的不同算法，比如convolutional neural network (CNN)， region-based convolutional neural network (R-CNN)， YOLO。在本节中，您还将学习如何训练、调整和管理计算机视觉的神经网络。第3节提供了逐步发展商业和工业应用的例子，如视频监控中的面部识别和制造中的表面缺陷检测。

最后一部分是关于在云基础设施(如Amazon AWS、谷歌云平台和Microsoft Azure)上训练大量图像的神经网络。它引导您完成在基于gpu的云基础设施上为计算机视觉训练分布式神经网络的过程。当您读完《使用人工神经网络构建计算机视觉应用程序》并完成代码示例时，您将开发出一些使用深度学习的计算机视觉的真实使用案例。

你将学到什么

• 运用图像处理、操作和特征提取技术
• 处理计算机视觉的各种深度学习算法
• 训练、管理和调优CNNs和对象检测模型的超参数，如R-CNN、SSD、YOLO
• 使用Keras和TensorFlow建立神经网络模型
• 发现在商业和工业中实施计算机视觉应用的最佳实践
• 在基于gpu的云基础设施上训练分布式模型

这本书是给谁的

• 具有Python编程知识的数据科学家、分析师、机器学习和软件工程专业人员。