從實踐中理解深度學習,從專案中掌握電腦視覺知識
零數學公式,PyTorch入門的最佳選擇!
本書分為基礎講解和專案實例兩個部分,以程式撰寫為主,理論解析為輔。
在基礎講解部分,本書透過程式設計實驗對深度學習理論進行展示,讓讀者能夠擺脫複雜難懂的數學公式,在程式設計的過程中直觀了解深度學習領域晦澀的原理。介紹scikit-learn和PyTorch兩個函數庫的組成模組,以及每個模組能解決的問題。
在專案實例部分,為了幫助初學者快速了解深度學習中的一些細分領域(如物件辨識、圖型分割、生成對抗網路等)的技術發展現狀,本書對相應領域的經典演算法進行了介紹,並根據經典演算法的想法,針對性地設計了適合初學者學習的實例專案。這些專案去除了演算法中的繁瑣細節,僅保留最基礎的邏輯,力求讓讀者在撰寫程式之前,更進一步地了解任務想法。我們為讀者挑選了很多在業界有實際應用場景的深度學習專案,重點介紹它們的想法以及程式實現。
【本書特點】
.最紮實的Sklearn根基
.最好用的PyTorch+Anaconda+Jupyter實作
.最簡單的實例完勝卷積神經網路
.物件辨識、圖型分割、以圖搜圖
.GAN生成對抗網路產生高清圖片
.ONNX模型全平台部署
【適合讀者群】
.深度學習相關的科學研究工作者
.電腦視覺從業者
.想要了解深度學習技術的程式設計師
.對深度學習感興趣的入門讀者
零數學公式,PyTorch入門的最佳選擇!
本書分為基礎講解和專案實例兩個部分,以程式撰寫為主,理論解析為輔。
在基礎講解部分,本書透過程式設計實驗對深度學習理論進行展示,讓讀者能夠擺脫複雜難懂的數學公式,在程式設計的過程中直觀了解深度學習領域晦澀的原理。介紹scikit-learn和PyTorch兩個函數庫的組成模組,以及每個模組能解決的問題。
在專案實例部分,為了幫助初學者快速了解深度學習中的一些細分領域(如物件辨識、圖型分割、生成對抗網路等)的技術發展現狀,本書對相應領域的經典演算法進行了介紹,並根據經典演算法的想法,針對性地設計了適合初學者學習的實例專案。這些專案去除了演算法中的繁瑣細節,僅保留最基礎的邏輯,力求讓讀者在撰寫程式之前,更進一步地了解任務想法。我們為讀者挑選了很多在業界有實際應用場景的深度學習專案,重點介紹它們的想法以及程式實現。
【本書特點】
.最紮實的Sklearn根基
.最好用的PyTorch+Anaconda+Jupyter實作
.最簡單的實例完勝卷積神經網路
.物件辨識、圖型分割、以圖搜圖
.GAN生成對抗網路產生高清圖片
.ONNX模型全平台部署
【適合讀者群】
.深度學習相關的科學研究工作者
.電腦視覺從業者
.想要了解深度學習技術的程式設計師
.對深度學習感興趣的入門讀者
