孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台 孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台 占位居中 孔夫子旧书网-网上买书卖书、古旧书收藏品交易平台
商品
拍卖区
在售
已售
搜索历史
搜索
高级搜索

计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法

计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信，点击右上角”+“，
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者: [爱尔兰] 译
出版社: 清华大学出版社
2022-05
版次: 1
ISBN: 9787302599425
定价: 69.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
分类: 计算机与互联网
7 张插图图片
3人买过
  • 本书聚焦深度学习架构和技术，使用Keras和TensorFlow库创建解决方案。涉及多种神经网络架构，包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO和SqueezeNet，并通过实践了解如何基于Python实现深度学习架构。书中对所有代码片段进行详细分解并彻底分析，以便可以在各自的环境中实现相同的原则。 第1章计算机视觉和深度学习简介

    1.1使用OpenCV处理图像

    1.1.1使用OpenCV检测颜色

    1.1.2使用OpenCV检测形状

    1.1.3使用OpenCV检测人脸

    1.2深度学习的基础知识

    1.2.1神经网络背后的动力

    1.2.2神经网络中的层

    1.2.3神经元

    1.2.4超参数

    1.2.5ANN的连接与权重

    1.2.6偏置项

    1.2.7激活函数

    1.2.8学习率

    1.2.9反向传播

    1.2.10过度拟合

    1.2.11梯度下降算法

    1.2.12损失函数

    1.3深度学习的工作原理

    1.3.1深度学习过程

    1.3.2流行的深度学习程序库

    1.4小结

    习题

    拓展阅读

    第2章面向计算机视觉的深度学习

    2.1使用TensorFlow和Keras进行深度学习

    2.2张量

    2.3卷积神经网络

    2.3.1卷积

    2.3.2池化层

    2.3.3全连接层

    2.4开发基于CNN的深度学习解决方案

    2.5小结

    习题

    拓展阅读

     

     

     

    第3章使用LeNet进行图像分类

    3.1深度学习的网络架构

    3.2LeNet架构

    3.2.1LeNet1架构

    3.2.2LeNet4架构

    3.2.3LeNet5架构

    3.2.4增强LeNet4架构

    3.3使用LeNet创建图像分类模型

    3.3.1使用LeNet进行MNIST分类

    3.3.2使用LeNet进行德国交通标志分类

    3.4小结

    习题

    拓展阅读

    第4章VGG和AlexNet网络

    4.1AlexNet和VGG神经网络模型

    4.1.1AlexNet模型架构

    4.1.2VGG模型架构

    4.2使用AlexNet和VGG开发应用案例

    4.2.1CIFAR数据集

    4.2.2使用AlexNet模型处理CIFAR10数据集

    4.2.3使用VGG模型处理CIFAR10数据集

    4.3AlexNet模型和VGG模型的比较

    4.4使用CIFAR100数据集

    4.5小结

    习题

    拓展阅读

    第5章使用深度学习进行目标检测

    5.1目标检测

    5.1.1目标分类、目标定位与目标检测

    5.1.2目标检测的应用案例

    5.2目标检测方法

    5.3目标检测的深度学习框架

    5.3.1目标检测的滑窗法

    5.3.2边界框方法

    5.3.3重叠度指标

    5.3.4非极大性抑制

    5.3.5锚盒

    5.4深度学习网络架构

    5.4.1基于区域的 CNN

    5.4.2Fast RCNN

    5.4.3Faster RCNN

    5.4.4YOLO算法

    5.4.5单阶段多框检测器

    5.5迁移学习

    5.6实时的目标检测Python实现

    5.7小结

    习题

    拓展阅读

    第6章人脸识别与手势识别

    6.1人脸识别

    6.1.1人脸识别的应用

    6.1.2人脸识别的过程

    6.2人脸识别的深度学习模式

    6.2.1Facebook的DeepFace解决方案

    6.2.2FaceNet的人脸识别

    6.3FaceNet的Python实现

    6.4手势识别Python解决方案

    6.5小结

    习题

    拓展阅读

    第7章基于深度学习的视频分析

    7.1视频处理

    7.2视频分析的应用

    7.3梯度消失和梯度爆炸

    7.3.1梯度消失

    7.3.2梯度爆炸

    7.4ResNet架构

    7.5Inception网络

    7.5.11×1卷积

    7.5.2GoogLeNet架构

    7.5.3Inception v2中的改进

    7.5.4Inception v3模型

    7.6视频分析

    7.7使用Inception v3和ResNet创建Python解决方案

    7.8小结

    习题

    拓展阅读

    第8章端到端的网络模型开发

    8.1深度学习项目需求

    8.2深度学习项目的开发过程

    8.2.1业务问题的定义

    8.2.2源数据或数据收集阶段

    8.2.3数据存储与管理

    8.2.4数据准备和扩充

    8.2.5图像样本增强

    8.3深度学习的建模过程

    8.3.1迁移学习

    8.3.2常见错误/挑战和模型性能提高

    8.3.3模型的部署与维护

    8.4小结

    习题

    拓展阅读

    附录A

    A1CNN中的主要激活函数与网络层

    A2Google Colab

     

     
  • 内容简介:
    本书聚焦深度学习架构和技术，使用Keras和TensorFlow库创建解决方案。涉及多种神经网络架构，包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO和SqueezeNet，并通过实践了解如何基于Python实现深度学习架构。书中对所有代码片段进行详细分解并彻底分析，以便可以在各自的环境中实现相同的原则。
  • 目录:
    第1章计算机视觉和深度学习简介

    1.1使用OpenCV处理图像

    1.1.1使用OpenCV检测颜色

    1.1.2使用OpenCV检测形状

    1.1.3使用OpenCV检测人脸

    1.2深度学习的基础知识

    1.2.1神经网络背后的动力

    1.2.2神经网络中的层

    1.2.3神经元

    1.2.4超参数

    1.2.5ANN的连接与权重

    1.2.6偏置项

    1.2.7激活函数

    1.2.8学习率

    1.2.9反向传播

    1.2.10过度拟合

    1.2.11梯度下降算法

    1.2.12损失函数

    1.3深度学习的工作原理

    1.3.1深度学习过程

    1.3.2流行的深度学习程序库

    1.4小结

    习题

    拓展阅读

    第2章面向计算机视觉的深度学习

    2.1使用TensorFlow和Keras进行深度学习

    2.2张量

    2.3卷积神经网络

    2.3.1卷积

    2.3.2池化层

    2.3.3全连接层

    2.4开发基于CNN的深度学习解决方案

    2.5小结

    习题

    拓展阅读

     

     

     

    第3章使用LeNet进行图像分类

    3.1深度学习的网络架构

    3.2LeNet架构

    3.2.1LeNet1架构

    3.2.2LeNet4架构

    3.2.3LeNet5架构

    3.2.4增强LeNet4架构

    3.3使用LeNet创建图像分类模型

    3.3.1使用LeNet进行MNIST分类

    3.3.2使用LeNet进行德国交通标志分类

    3.4小结

    习题

    拓展阅读

    第4章VGG和AlexNet网络

    4.1AlexNet和VGG神经网络模型

    4.1.1AlexNet模型架构

    4.1.2VGG模型架构

    4.2使用AlexNet和VGG开发应用案例

    4.2.1CIFAR数据集

    4.2.2使用AlexNet模型处理CIFAR10数据集

    4.2.3使用VGG模型处理CIFAR10数据集

    4.3AlexNet模型和VGG模型的比较

    4.4使用CIFAR100数据集

    4.5小结

    习题

    拓展阅读

    第5章使用深度学习进行目标检测

    5.1目标检测

    5.1.1目标分类、目标定位与目标检测

    5.1.2目标检测的应用案例

    5.2目标检测方法

    5.3目标检测的深度学习框架

    5.3.1目标检测的滑窗法

    5.3.2边界框方法

    5.3.3重叠度指标

    5.3.4非极大性抑制

    5.3.5锚盒

    5.4深度学习网络架构

    5.4.1基于区域的 CNN

    5.4.2Fast RCNN

    5.4.3Faster RCNN

    5.4.4YOLO算法

    5.4.5单阶段多框检测器

    5.5迁移学习

    5.6实时的目标检测Python实现

    5.7小结

    习题

    拓展阅读

    第6章人脸识别与手势识别

    6.1人脸识别

    6.1.1人脸识别的应用

    6.1.2人脸识别的过程

    6.2人脸识别的深度学习模式

    6.2.1Facebook的DeepFace解决方案

    6.2.2FaceNet的人脸识别

    6.3FaceNet的Python实现

    6.4手势识别Python解决方案

    6.5小结

    习题

    拓展阅读

    第7章基于深度学习的视频分析

    7.1视频处理

    7.2视频分析的应用

    7.3梯度消失和梯度爆炸

    7.3.1梯度消失

    7.3.2梯度爆炸

    7.4ResNet架构

    7.5Inception网络

    7.5.11×1卷积

    7.5.2GoogLeNet架构

    7.5.3Inception v2中的改进

    7.5.4Inception v3模型

    7.6视频分析

    7.7使用Inception v3和ResNet创建Python解决方案

    7.8小结

    习题

    拓展阅读

    第8章端到端的网络模型开发

    8.1深度学习项目需求

    8.2深度学习项目的开发过程

    8.2.1业务问题的定义

    8.2.2源数据或数据收集阶段

    8.2.3数据存储与管理

    8.2.4数据准备和扩充

    8.2.5图像样本增强

    8.3深度学习的建模过程

    8.3.1迁移学习

    8.3.2常见错误/挑战和模型性能提高

    8.3.3模型的部署与维护

    8.4小结

    习题

    拓展阅读

    附录A

    A1CNN中的主要激活函数与网络层

    A2Google Colab

     

     
查看详情
相关分类
计算机理论 编程与开发 操作系统 大数据与云计算 图形图像/多媒体 网站设计与网页开发 网络与通讯 硬件、嵌入式开发 办公软件 信息安全 辅助设计与工程计算 软件工程/开发项目管理
12
相关图书 / 更多
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算机软件著作权保护实证研究
李林启
￥51.90 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算机视觉:从感知到重建
高盛华 厉征鑫
￥88.55 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算机是怎样跑起来的（第2版）
（日） 矢泽久雄
￥46.07 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算机程序的构造和解释（JavaScript版） [美]哈罗德·阿贝尔森 裘宗燕　译
（美）哈罗德·阿贝尔森，（美）杰拉尔德·杰伊·萨斯曼，（德）马丁·亨茨，（瑞典）托拜厄斯·瑞格斯塔德
￥53.87 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算机应用基础 全国高等教育自学考试指导委员会
全国高等教育自学考试指导委员会
￥28.02 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算高手三合一：口算题+竖式题+应用题 三年级下册
张秋歌
￥13.03 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算机博弈 口袋里的人工智能 人工智能知识启蒙科普读物 阿尔法狗人机对战 计算机博弈程序核心算法 广东科技
张小川
￥12.17 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算机文化基础（高职高专专版·第十一版）
中国省教育厅组
￥3.72 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算机控制技术
王爽心，齐红元
￥69.58 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算机基础及WPS Office应用标准教程（计算机等级考试一级·实战微课版）
黄灿
￥38.30 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算的未来 王元卓 王姝
王元卓 王姝
￥52.50 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
计算机艺术的形态发生（技术发展与人类未来系列·艺术人类学）
朱恬骅
￥55.69 起
您可能感兴趣 / 更多
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
凯尔特的薄暮 外国科幻,侦探小说 [爱尔兰]威廉·巴特勒·叶芝 新华正版
[爱尔兰]威廉·巴特勒·叶芝
￥10.20 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
大作家写给孩子们·桥梁书版：留在鞋里的六个家伙
[爱尔兰]帕德里克·科勒姆
￥8.70 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
梅芙·宾奇治愈三部曲（套装全3册）
[爱尔兰]梅芙·宾奇 著
￥56.00 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
去野吧，小家伙
[爱尔兰]奥利维娅·霍普
￥18.98 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
焦虑的孩子：关于儿童青少年焦虑问题的心理研究
[爱尔兰]夏洛特·威尔逊（Charlotte Wilson）
￥25.00 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
新民说·普罗提诺《九章集》导论
[爱尔兰]多米尼克·奥米拉 著；新民说 出品
￥15.78 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
贝克特书信集:贝克特书信集：第二卷（1941—1956）（全两册）
[爱尔兰]萨缪尔·贝克特 著；[英]乔治·克雷格【美】玛莎·道·费森菲尔德【英】丹·冈恩【美】洛伊丝·摩尔·奥维贝克 主编
￥65.00 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
托菲
[爱尔兰]莎拉·克罗森 后浪
￥15.70 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
垂钓黑河上（美国国家图书奖得主科伦·麦凯恩经典短篇小说集）
[爱尔兰]科伦·麦凯恩
￥5.00 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
歌犬（美国国家图书奖得主科伦·麦凯恩讲述一个儿子与父亲如何和解的故事）
[爱尔兰]科伦·麦凯恩
￥12.00 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
德古拉的客人——勃拉姆·斯托克奇异故事集
[爱尔兰]勃拉姆·斯托克 著；王逢振 编；欧阳耀地 译
￥19.03 起
计算机视觉——基于Python、Keras和TensorFlow的深度学习方法
古代晚期的世界：150—750
[爱尔兰]彼得·布朗 后浪
￥30.70 起
© 2002-2024 Kongfz.com 孔夫子旧书网 版权所有
关于孔网 联系我们 帮助中心 版权隐私 广告业务 工作机会 移动版 图书目录 图书标签 热搜书籍 作家大全