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基于PyTorch的深度学习与计算机视觉 版权信息
- ISBN：9787564796846
- 条形码：9787564796846 ; 978-7-5647-9684-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于PyTorch的深度学习与计算机视觉 内容简介
本书是由作者总结多年在遥感图像处理领域的本科教学与研究生培养经验，依托团队在目标检测识别、语义分割、目标跟踪、人脸识别、生成对抗及图像理解等图像处理实际工程优势编写而成。本书从深度学习的基础出发，让学生掌握反向传播、过拟合、损失和优化、激活函数等知识，然后从深度学习的历史出发，由Alexnet网络结构开始，逐步RCMN、SSD、WCG和Y0L0等成熟的框架展开，同时结合无人机遥感图像目标检测、遥感图像语义分析、数字识别、目标跟踪、人脸识别和生成对抗等应用开展实际应用学习。本书构建了一个AI平台，该平台通过Notebook和容器管理等方式，将环境部署、编译工具和数据集等集合在一起，使得学生可以快速上手，不需关注外围信息，降低学习难度。
基于PyTorch的深度学习与计算机视觉 目录
**部分理论基础**章绪论1.1基于感知的人工智能1.2计算机视觉1.3计算机视觉应用1.4计算机视觉的传统方法1.5深度学习1.6深度学习框架第二章深度学习基础2.1线性回归与逻辑回归2.2神经网络2.3损失和优化2.4激活函数2.5反向传播2.6过拟合与欠拟合2.7数据处理2.8监督学习与无监督学习2.9强化学习第三章卷积神经网络·3.1卷积神经网络基础3.2 LeNet模型3.3 AlexNet模型3.4 VGGNet模型.3.5 FCN模型3.6 ResNet第四章 PyTorch基础4.1 PyTorch简介4.2简介 PyTorch安装配置4.3 Py Torch入门基础4.4深度学习实例4.5搭建一个卷积神经网络第二部分 PyTorch计算机视觉案例第五章 目标检测：Faster-RCNN5.1目标检测5.2RCNN网络概述5.3 经典两阶检测器Faster-RCNN第六章目标检测：YOLO6.1基础知识点6.2 YOLOv16.3 YOLOv26.4YOLOv36.5YOLOV4第7章目标跟踪7.1目标跟踪概述7.2目标跟踪经典框架·7.3代码详解第八章 语义分割8.1语义分割8.2 FCN8.3 PSPNet第九章人脸识别：Arcface9.1人脸识别概述9.2常用的人脸识别方法9.3人脸识别项目实战第十章生成对抗网络：GAN10.1生成对抗网络的基本应用10.2生成对抗网
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基于PyTorch的深度学习与计算机视觉 作者简介
贾海涛，1977年出生，2012年毕业于电子科技大学信号与信息处理专业，获得博士学位，现为电子科技大学资源与环境学院副研究员，硕士生导师。近五年研究主要集中于智能信息处理、图像处理、机器学习与人工智能和大数据处理等领域，共发表学术论文40余篇。获得授权专利多项。获得省、部级科技进步二等奖两项，主持多项国家级科研项目。出版教材，专著多部。
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