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计算机视觉——飞桨深度学习实战
本书有以下特色： 1.覆盖全面，对于计算机视觉没有经验的读者也可以通过本书的学习掌握深度学习技术在典型计算机视觉技术领域的应用方法。 2.知行合一，重要的算法除了介绍算法原理和推导过程外，也配置了相应的实验。 3.学以致用，介绍了工业界视觉应用系统的搭建。带领读者动手搭建图像识别系统。 4.工业经验，借鉴百度先进的视觉系统经验，做到理论和实践相结合。 5.动手实操，本书配套实验会部署到在线深度学习运行平台AI-studio 。使用该平台读者可以非常方便的阅读、运行和修改代码，并且可以使用免费GPU资源训练模型
目录
●理论篇
第1章计算机视觉概述
1.1计算机视觉技术的发展
1.2计算机视觉任务概述
1.2.1计算机视觉经典任务
1.2.2计算机视觉常见任务
1.3计算机视觉处理应用系统
1.3.1计算机视觉行业产业链
1.3.2计算机视觉行业应用系统
1.4计算机视觉处理常用工具
1.4.1OpenCV简介
1.4.2OpenCV-Python
1.4.3OpenCV的基础模块
1.4.4其他CV常用工具
1.5本章小结
参考文献
第2章深度学习开发框架
2.1常见的深度学习开发框架
2.1.1TensorFlow深度学习开发框架
2.1.2PyTorch深度学习开发框架
2.1.3PaddlePaddle深度学习开发框架
……
内容介绍
本书在介绍深度学习、百度飞桨等相关知识的基础上，着重介绍了图像分类、目标检测、语义分割、人体关键点检测、图像生成、视频分类、图像文本检测和识别、图像识别等计算机视觉任务的实现原理及深度学习模型框架，并通过具体案例来详细介绍各任务的实现细节。
全书分为理论篇和实战篇。理论篇（第1～4章）梳理了计算机视觉技术的发展历程、主要任务、行业应用系统，同时简要介绍了深度学习开发框架、飞桨（PaddlePaddle）开发平台，以及深度学习的基础知识与网络模型架构。实战篇（第5～12章）结合计算机视觉的各个任务要求与技术发展，对其中经典的深度学习算法模型进行介绍。全书提供了实例代码，详解了在飞桨开发框架下各任务的模型实现过程。
本书适合作为高等院校人工智能、计算机视觉专业高年级本科生、研究生的教材，同时可作为计算机视觉相关任务实践教程，也可以作为科研工......
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