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计算机视觉实践(第2版)

作者：李轩涯、曹焯然、计湘婷

出版社：清华大学出版社出版时间：2023-12-01

开本：其他页数： 264

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

计算机视觉实践(第2版) 版权信息

ISBN：9787302641773
条形码：9787302641773 ; 978-7-302-64177-3
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
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计算机视觉实践(第2版) 本书特色

本书是一本基于PaddlePaddle深度学习框架的实践性计算机视觉教材，重点关注计算机视觉在实际中的应用，理论翔实，实用性极强。

计算机视觉实践(第2版) 内容简介

本书是一本基于PaddlePaddle深度学习框架的实践性计算机视觉教材，重点关注计算机视觉在实际中的应用。本书涵盖计算机视觉领域的众多方面，包含图像分类、目标检测、图像分割、视频分类以及图像生成等领域，并通过大量的实践案例向读者演示如何编写计算机视觉应用程序，从而帮助读者深入理解计算机视觉的核心概念和技术。本书可以作为一本实用的计算机视觉实践指南，无论对于从事计算机视觉领域的专业人士，还是对计算机视觉感兴趣的初学者，本书都值得阅读和收藏。

计算机视觉实践(第2版) 目录

第1章Python基础 1.1实践一：九九乘法表 1.2实践二：随机数生成与排序 1.3实践三：批量文件遍历、复制、重命名 1.4实践四：图像直方图统计 1.5实践五：数据统计分析及可视化 1.6实践六：图像预处理
第2章图像分类 2.1实践一：基于深度神经网络的宝石分类 2.2实践二：基于卷积神经网络的美食识别 2.3实践三：基于VGG系列网络的场景图像分类 2.4实践四：基于ResNet系列模型的车辆图像分类实践 2.5实践五：基于Vision Transformer的CIFAR10分类
第3章目标检测 3.1实践一：基于Faster RCNN模型的瓷砖瑕疵检测(两阶段目标检测) 3.2实践二：基于YOLOV3/PPYOLO模型的昆虫检测(一阶段目标检测) 3.3实践三：基于DETR模型的目标检测
第4章图像分割 4.1实践一：基于UNet/DeepLabV3 Plus模型的宠物图像分割 4.2实践二：基于PaddleSeg的人像视频分割 4.3实践三：基于PSPNet模型的人体图像分割 4.4实践四：基于SwinUNet模型的医学图像分割
第5章视频分类 5.1实践一：基于TSN模型的视频分类 5.2实践二：基于ECO模型的视频分类 5.3实践三：基于TimeSformer模型的视频分类
第6章图像生成 6.1实践一：基于GAN模型的时尚衣服生成 6.2实践二：基于PaddleGAN的图像超分辨率 6.3实践三：基于DCGAN模型的人脸图像生成 6.4实践四：基于Pix2Pix模型的图像翻译 6.5实践五：基于CycleGAN模型的图像风格迁移
参考文献

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