设计和开发端到端的、生产级的计算机视觉项目,以解决真实的行业问题。这本书讨论了使用PyTorch的计算机视觉算法及其应用。

这本书从计算机视觉的基础开始:卷积神经网络,RESNET, YOLO,数据增强,和行业中使用的其他正则化技术。然后它会给你本书中使用的PyTorch库的一个快速的概述。之后,它将带您通过实现图像分类问题、目标检测技术和迁移学习,同时训练和运行推理。这本书涵盖了图像分割和异常检测模型。并讨论了计算机视觉任务中视频处理的基本原理,将图像放入视频中。本书最后解释了使用优化技术的深度学习框架的完整模型构建过程,重点介绍了模型AI的可解释性。

读完这本书,你将能够使用迁移学习和PyTorch构建自己的计算机视觉项目。 你会学到什么

  • 使用PyTorch解决计算机视觉中的问题。
  • 实现迁移学习和执行图像分类,目标检测,图像分割,和其他计算机视觉应用
  • 为实际工业问题设计和开发生产级计算机视觉项目
  • 解释计算机视觉模型并解决业务问题
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