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《深度学习与计算机视觉:算法原理 框架应用与代码实现》电子书封面

深度学习与计算机视觉:算法原理 框架应用与代码实现

  • 发布时间:2020年05月15日 13:27:05
  • 作者:叶韵
  • 大小:155.7 MB
  • 类别:深度学习电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:完整扫描版
  • 评分:8.1

    深度学习与计算机视觉:算法原理 框架应用与代码实现 PDF 完整扫描版

      给大家带来的一篇关于深度学习相关的电子书资源,介绍了关于深度学习、计算机视觉、算法原理、框架应用方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小155.7 MB,叶韵编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.4。

      内容介绍

      《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》全面介绍了深度学习及计算机视觉中基础的知识,并结合常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程,本书在讲解原理的基础上,通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力,而不是枯燥和深奥原理的堆砌。

      全书共13章,分为2篇。第1篇基础知识,介绍了人工智能发展里程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构,最后对最前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲,介绍了Python基础、OpneCV基础、最简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。从第5章开始包含了很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前最流行的深度学习框架中的Caffe和MXNet,其中包含了作者原创的大量代码和搜集的数据,这些代码和作者训练好的部分模型已分享到本书github页面上供读者自行下载。

      本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读本书要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力,并需要读者了解Linux的基本使用。

      代码库地址:
      https://github.com/frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners

      目录

      • 第1篇 基础知识
      • 第1章 引言 2
      • 第2章 深度学习和计算机视觉中的基础数学知识 27
      • 第3章 神经网络和机器学习基础 87
      • 第4章 深度卷积神经网络 120
      • 第2篇 实例精讲
      • 第5章 Python基础 148
      • 第6章 OpenCV基础 182
      • 第7章 Hello World! 212
      • 第8章 最简单的图片分类——手写数字识别 227
      • 第9章 利用Caffe做回归 249
      • 第10章 迁移学习和模型微调 264
      • 第11章 目标检测 288
      • 第12章 度量学习 304
      • 第13章 图像风格迁移 317

      学习笔记

      Python编程深度学习计算库之numpy

      NumPy是python下的计算库,被非常广泛地应用,尤其是近来的深度学习的推广。在这篇文章中,将会介绍使用numpy进行一些最为基础的计算。 NumPy vs SciPy NumPy和SciPy都可以进行运算,主要区别如下 最近比较热门的深度学习,比如在神经网络的算法,多维数组的使用是一个极为重要的场景。如果你熟悉tensorflow中的tensor的概念,你会非常清晰numpy的作用。所以熟悉Numpy可以说是使用python进行深度学习入门的一个基础知识。 安装 liumiaocn:tmp liumiao$ pip install numpyCollecting numpy Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/b6/5e/4b2c794fb57a42e285d6e0fae0e9163773c5a6a6a7e1794967fc5d2168f2/numpy-1.14.5-cp27-cp27m-macosx_10_6_intel.macosx_10_9_intel.macosx_……

      Python编程深度学习绘图库之matplotlib

      matplotlib是python的一个开源的2D绘图库,它的原作者是John D. Hunter,因为在设计上借鉴了matlab,所以成为matplotlib。和Pillow一样是被广泛使用的绘图功能,而在深度学习相关的部分,matplotlib得宠的多。这篇文章将简单介绍一下如何安装以及使用它来画一些非常常见的统计图形。 概要信息 注意事项:由于Python2支持到2020年,很多python库都开始主要支持python3了,matplotlib的主分支也已经是python3了。而这篇文章中为了简单,安装和demo代码依然是在python2.7上进行验证的。 安装 使用pip install即可直接安装。安装日志如下: liumiaocn:tmp liumiao$ python -mpip install -U pipRequirement already up-to-date: pip in /usr/local/lib/python2.7/site-p……

      Dlib+OpenCV深度学习人脸识别的方法示例

      前言 人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上,这个识别率确实非常高了,但是真实的环境中的准确率有多少呢?我没有这方面的数据,但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在虽然有一些商业应用如员工人脸识别管理系统、海关身份验证系统、甚至是银行人脸识别功能,但是我们可以仔细想想员工人脸识别管理,海关身份证系统的应用场景对身份的验证功能其实并没有商家吹嘘的那么重要,打个比方说员工上班的时候刷脸如果失败了会怎样,是不是重新识别一下,如果还是误识别,或是识别不出,是不是就干脆刷卡或是其他方式登记上班,然后骂一……

      深度学习TensorFlow Session会话控制和Variable变量

      这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable。 Session会话控制 Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句,运行session.run()就能获得运算结果或者部分运算结果。我们在这里使用一个简单的矩阵相乘的例子来解释Session的两个用法。 首先我们要加载TensorFlow并建立两个矩阵以及两个矩阵所做的运算。这里我们建立一个一行两列的matrix1和一个两行一列的matrix2,让它们做矩阵的乘法。tf.matmul相当于numpy中的dot方法,都是做矩阵的product。 import tensorflow as tfmatrix1 = tf.constant([[2, 2]])matrix2 = tf.constant([[2], [2]])product = tf.matmul(matrix1, matrix2) 接下来我们使用第一种会话控制Session来激活product并得到计算结果: s……

      PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络

      前言 本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍。 Part3:使用PyTorch构建一个神经网络 神经网络可以使用touch.nn来构建。nn依赖于autograd来定义模型,并且对其求导。一个nn.Module包含网络的层(layers),同时forward(input)可以返回output。 这是一个简单的前馈网络。它接受输入,然后一层一层向前传播,最后输出一个结果。 训练神经网络的典型步骤如下: (1) 定义神经网络,该网络包含一些可以学习的参数(如权重) (2) 在输入数据集上进行迭代 (3) 使用网络对输入数据进行处理 (4) 计算loss(输出值距离正确值有多远) (5)……

      以上就是本次介绍的深度学习电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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