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基于PyTorch的深度学习与计算机视觉 读者对象:计算机视觉、普适计算、视频监控等领域的研究和专业人员
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。
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