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PyTorch深度学习之目标检测 版权信息
- ISBN：9787522602653
- 条形码：9787522602653 ; 978-7-5226-0265-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
PyTorch深度学习之目标检测 本书特色
系统--深入浅出讲解目标检测的技术难点，注重理论和实践的结合，内容系统、全面、深入 易懂--结合大量图文讲解，搭配示例代码实操，通俗易懂，知识点由浅入深，逐步引导读者构建自己的知识体系 丰富--PyTorch基础知识+神经网络结构+目标检测算法+实际工程项目开发，全方位系统深入讲解目标检测之应用 实战--污损遮挡号牌识别和地形目标识别两大案例，由浅入深，层层分析，完成目标检测应用的方案设计和PyTorch框架搭建与编程实现
PyTorch深度学习之目标检测 内容简介
《PyTorch 深度学习之目标检测》从人工智能产业的发展史开始讲述，使读者能够了解图像中的几个不同方向，并从中逐步引导读者进入图像处理的学习当中，适合深度学习的入门读者学习阅读。本书首先讲解了在深度学习中实现的几个主要算法的概念，并逐步引导读者动手以 PyTorch 框架为基础构建基础神经网络，*后开始实战目标检测算法。《PyTorch 深度学习之目标检测》共 10 章，涵盖的内容包括：人工智能的发展历程；深度学习的基础知识；卷积神经网络的基础知识；PyTorch 框架的基础知识；目标检测算法，包括单阶目标检测和双阶段目标检测；神经网络模型实战，包括污损遮挡号牌的识别和数字管线的地形目标的识别。《PyTorch 深度学习之目标检测》内容丰富、实用性强，适合目标检测方向的入门读者和进阶读者阅读，也适合在校学生、图像方向的算法工程师等其他编程爱好者阅读，也适合作为相关培训机构的教材使用。
PyTorch深度学习之目标检测 作者简介
赵凯月,燕山大学硕士研究生,现于北京某科技有限公司担任算法工程师,主攻计算机视觉中的目标检测方向。2019年参与无锡市公安管理科学研究所的《货运车辆交通违法行为智能识别与分析技术研究课题》;研究生就读期间曾参与“华为杯”全国研究生电子设计大赛，并多次获得华北赛区二等奖。除此之外，拥有《基于局域网内无线传输的脑电采集系统》软件著作权，并在计算机科学期刊上发表《基于卷积神经网络的污损遮挡号牌分类》核心论文一篇。 刘衍琦,技术图书主编，拥有超过十年的算法研究从业经验,致力于视觉大数据领域的技术应用和架构设计。在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方向具有丰富的技术积累，曾主持和参与多个科研项目，相关成果荣获创新创业大赛省级奖励，已申请并授权多项国家专利，出版多部技术类书籍。代表作包括《视觉大数据智能分析算法实战》、《计算机视觉与深度学习实战》等图书。
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