使用Python进行计算机视觉的深度学习将使您成为计算机视觉和视觉识别任务的深度学习专家。

在书中,我们将重点学习:

  • 神经网络和机器学习
  • 卷积神经网络(CNNs)
  • 目标检测/定位与深度学习
  • 训练大型(图像级)网络
  • 掌握使用Python编程语言和Keras、TensorFlow 2.0和mxnet深度学习库的实现

在用Python进行了计算机视觉的深度学习之后,您将能够用深度学习解决实际问题。

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机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

知识荟萃

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使用高级架构开发和优化深度学习模型。这本书教你错综复杂的细节和微妙的算法,是卷积神经网络的核心。在高级应用深度学习中,您将学习CNN的高级主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测。

在此过程中,您将了解CNN中的基本操作,如卷积和池化,然后了解更高级的架构,如inception networks、resnets等等。当这本书讨论理论主题时,你会发现如何有效地与Keras工作,其中有许多技巧和提示,包括如何用自定义回调类自定义Keras登录,什么是迫切执行,以及如何在你的模型中使用它。最后,您将学习对象检测是如何工作的,并在Keras和TensorFlow中构建YOLO(只查看一次)算法的完整实现。在书的最后,你将实现各种各样的模型在Keras和学习许多高级技巧,将把你的技能到下一个水平。

你将学到什么

  • 看看卷积神经网络和目标检测是如何工作的
  • 在磁盘上的权值和模型
  • 暂停训练,在稍后的阶段重新开始
  • 在代码中使用硬件加速
  • 使用数据集TensorFlow抽象和使用预先训练的模型和迁移学习
  • 删除和添加层到预先训练的网络,使其适应您的特定项目
  • 将预先训练好的模型(如Alexnet和VGG16)应用到新的数据集

这本书是给谁的

  • 拥有中级到高级Python和机器学习技能的科学家和研究人员。此外,还需要Keras和TensorFlow的中级知识。
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获得高级数据分析概念的广泛基础,并发现数据库中的最新革命,如Neo4j、Elasticsearch和MongoDB。这本书讨论了如何实现ETL技术,包括主题爬行,这是应用在诸如高频算法交易和面向目标的对话系统等领域。您还将看到机器学习概念的示例,如半监督学习、深度学习和NLP。使用Python的高级数据分析还包括时间序列和主成分分析等重要的传统数据分析技术。

读完这本书,你将对分析项目的每个技术方面都有了经验。您将了解使用Python代码的概念,并提供在您自己的项目中使用的示例。

你会学到什么

  • 使用数据分析技术,如分类、聚类、回归和预测
  • 处理结构化和非结构化数据、ETL技术以及不同类型的数据库,如Neo4j、Elasticsearch、MongoDB和M- ySQL
  • 考察不同的大数据框架,包括Hadoop和Spark
  • 发现先进的机器学习概念,如半监督学习,深度学习,和NLP

这本书是给谁看的

对数据分析领域感兴趣的数据科学家和软件开发人员。

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本书通过提供真实的案例研究和示例,为使用Python库进行机器学习提供了坚实的基础。它涵盖了诸如机器学习基础、Python入门、描述性分析和预测分析等主题。包括高级机器学习概念,如决策树学习、随机森林、增强、推荐系统和文本分析。这本书在理论理解和实际应用之间采取了一种平衡的方法。所有的主题都包括真实世界的例子,并提供如何探索、构建、评估和优化机器学习模型的逐步方法。

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Machine Learning using Python by Manaranjan Pradhan.pdf
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计算机视觉是许多前沿创新的核心,包括自动驾驶汽车、无人机、增强现实、面部识别等等。由于人工智能和深度学习(DL)的快速发展,每天都有惊人的新的计算机视觉应用程序被开发出来。这本《深度学习视觉系统》教你的概念和工具,建立智能,可扩展的计算机视觉系统,可以识别和反应的对象,在图像,视频,和现实生活。有了作者Mohamed Elgendy的专家指导和现实世界项目的说明,您将最终掌握最先进的深度学习技术,这样您就可以构建、贡献和领导令人兴奋的计算机视觉领域!

对这项技术

通过使用深度神经网络,人工智能系统根据它们对输入数据的感知做出决策。基于深度学习的计算机视觉(CV)技术,增强和解释视觉感知,使图像识别、生成和分类等任务成为可能。CV的令人兴奋的进步已经在包括机器人、自动化、农业、医疗保健和安全在内的广泛行业中产生了解决方案。在许多情况下,CV被认为比人类视觉更准确,这是一个重要的区别,当你想到CV程序可以检测皮肤癌或在医学诊断扫描中发现异常时。无论我们谈论的是自动驾驶汽车还是拯救生命的医疗项目,毫无疑问,计算机视觉的深度学习应用正在改变世界。

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关于这本书 深度学习视觉系统教你应用深度学习技术来解决真实世界的计算机视觉问题。DL和CV专家Mohamed Elgendy以其简单易懂的风格向您介绍了视觉直觉的概念——机器如何学习理解它所看到的东西。然后你将探索不同简历应用中的DL算法。你将深入到简历解释系统或管道的不同部分。使用Python、OpenCV、Keras、Tensorflow和Amazon的MxNet,您将发现解决CV问题的高级DL技术。

我们聚焦的应用包括图像分类、分割、字幕描述、生成以及人脸识别和分析。您还将学习最重要的深度学习体系结构,包括人工神经网络(ANNs)、卷积网络(cns)和递归网络(RNNs),您可以将这些知识应用到相关的深度学习学科,如自然语言处理和语音用户界面。来自Amazon、谷歌和Facebook的真实的、可扩展的项目把这一切都带回家了。有了这本无价的书,你将获得必要的技能,以建立惊人的端到端的CV项目,解决现实世界的问题。

里面有什么

  • 计算机视觉概论
  • 深度学习和神经网络
  • 转移学习和先进的CNN架构
  • 图像分类和字幕
  • 使用YOLO、SSD和R-CNN进行目标检测
  • 风格转移
  • AI伦理
  • 实际项目

目录:

Part I. DEEP LEARNING FOUNDATION

  1. Introduction to Computer Vision
  2. Deep learning and neural networks
  3. Convolutional Neural Networks (CNNs)
  4. Improving deep neural networks and hyperparameters tuningart I. Image Classification and Object Detection
  5. Advanced CNN architectures
  6. Transfer learning
  7. Object detection with YOLO, SSD and R-CNNPART III. Generative Models
  8. Generative Adversarial Networks (GANs)
  9. DeepDream and Neural Style Transfer
  10. Visual Embeddings
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地址:

https://www.apress.com/gp/book/9781484251232

利用MATLAB的强大功能来应对深度学习的挑战。本书介绍了深度学习和使用MATLAB的深度学习工具箱。您将看到这些工具箱如何提供实现深度学习所有方面所需的完整功能集。

在此过程中,您将学习建模复杂的系统,包括股票市场、自然语言和仅确定角度的轨道。您将学习动力学和控制,并使用MATLAB集成深度学习算法和方法。您还将使用图像将深度学习应用于飞机导航。

最后,您将使用惯性测量单元对ballet pirouettes进行分类,并使用MATLAB的硬件功能进行实验。

你会学到什么

  • 使用MATLAB探索深度学习,并将其与算法进行比较
  • 在MATLAB中编写一个深度学习函数,并用实例进行训练
  • 使用与深度学习相关的MATLAB工具箱
  • 实现托卡马克中断预测

这本书是给谁看的:

工程师、数据科学家和学生想要一本关于使用MATLAB进行深度学习的例子丰富的书。

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简介: Google一直是引入突破性技术和产品的先驱。在效率和规模方面,TensorFlow也不例外,因此,编写本书只是向读者介绍TensorFlow核心团队所做的这些重要更改。本书着重于机器学习方面的TensorFlow的不同应用,并更深入地探讨了方法的最新变化。对于那些想要用TensorFlow进行机器学习的人来说,这本书是一个很好的参考点。本书分为三个部分。第一篇:使用TensorFlow 2.0进行数据处理。第二部分:使用TensorFlow 2.0构建机器学习和深度学习模型。它还包括使用TensorFlow 2.0的神经语言编程(NLP)。第三部分介绍了如何在环境中保存和部署TensorFlow 2.0模型。这本书对数据分析人员和数据工程师也很有用,因为它涵盖了使用TensorFlow 2.0处理大数据的步骤。想要过渡到数据科学和机器学习领域的读者也会发现,本书提供了实用的入门指南,以后可能会出现更复杂的方面。书中提供的案例研究和示例使您很容易理解和理解相关的基本概念。本书的优势在于其简单性以及将机器学习应用于有意义的数据集。

目录:

  • Chapter 1:tenforflow 2.0介绍
    • tensor
    • TensorFlow 1.0与 Tensorflow 2.0的对比
    • Tensorflow 2.0安装于基础操作
  • Chapter 2:tenforflow 与监督学习
    • 监督机器学习是什么
    • TF2.0实现线性回归
    • 使用TF和Keras的线性回归应用
    • TF2.0实现逻辑回归
    • TF2.0实现boosted树
  • Chapter 3:tenforflow与深度神经网络
    • 什么是神经网络
    • 前向传播与反向传播
    • TF2.0构建神经网络
    • 深度神经网络
    • TF2.0构建深度神经网络
    • 使用Keras模型估量
    • 总结
  • Chapter 4:图片与Tensorflow
    • 图片处理
    • 卷积神经网络
    • TF2.0与卷积神经网络
    • 迁移学习
    • TF2.0与变分自编码器
    • 总结
  • Chapter 5:TF2.0与自然语言处理(NLP)
    • NLP概述
    • 文本处理
    • 文本分类与TF
    • TF projector
  • Chapter 6:TF模型
    • TF部署
    • 模型部署的Python
    • 基于TF的Keras模型
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