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計算機視覺——基于OpenCV與TensorFlow的深度學(xué)習(xí)方法
本書詳細(xì)講解基于OpenCV的傳統(tǒng)計算機視覺和以TensorFlow代碼為主的基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺。
本書從基本的圖像特征開始,包括顏色特征、幾何特征、局部特征、梯度特征,到圖像美化,再到傳統(tǒng)目標(biāo)檢測、光流與跟蹤等;繼而進(jìn)入深度學(xué)習(xí)部分,首先帶來深度學(xué)習(xí)的基本原理,然后是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入剖析,進(jìn)而闡述如何將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于計算機視覺的物體分類、目標(biāo)檢測等常見問題上,最后介紹計算機視覺最新的GAN網(wǎng)絡(luò)。本書以非常簡單的公式和原理解釋學(xué)習(xí)過程中遇到的問題,通過大量精美的圖片讓讀者直觀感受計算機視覺的效果,深入理解計算機視覺的核心內(nèi)容。 本書適合人工智能方向的大學(xué)本科生、研究生,以及初學(xué)者閱讀。對于有一定基礎(chǔ)和經(jīng)驗的讀者,也能幫助他們查缺補漏,深入理解和掌握相關(guān)原理和方法,提高實際解決問題的能力。
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