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