近年來，電腦視覺和機器學習在眾多基於圖像的應用程序開發中起到關鍵作用，例如由Google、Facebook、Microsoft提供的各種服務。隨著計算性能的提升，基於視覺的技術已經從感知模式轉變為可以理解現實世界的智能系統，並且成為該領域的創新企業和技術人員需要掌握的重要技術。
本書不僅包含對捲積神經網絡（CNN）的全面介紹，而且分享了CNN在電腦視覺方面的應用經驗。本書不要求讀者具備相關背景知識，非常適合有興趣快速瞭解CNN模型的學生、程序員、工程師和研究者閱讀。
通過本書，你將習得：
CNN的訓練、正則化和優化方法。
多種損失函數、網絡層和流行的CNN架構。
評估CNN的不同技術。
電腦視覺中常用的CNN工具和庫。
CNN在電腦視覺中的應用案例，包括圖像分類、目標檢測、語義分割、場景理解和圖像生成等。
捲積神經網絡與電腦視覺(A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision)
- 作者： ［澳］薩爾曼·汗（Salman Khan） 薩達姆·拉哈馬尼（Hossein Rahmani） 賽義德·阿法克·阿裡·沙（Syed Afaq Ali Shah） 穆罕默德·本納努恩（Mohammed Bennamoun）著
- 出版社： 機械工業
- 出版日期： 2019-04-01
- ISBN碼： 9787111622888
- 編號： 9787111622888
$ 505 元
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