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PyTorch计算机视觉实战:目标检测、图像处理与深度学习
本书基于真实数据集,全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践,涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分:第一部分(第1~3章)介绍神经网络和PyTorch的基础知识,以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络,包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等;第二部分(第4~10章)介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题,包括图像分类、目标检测和图像分割等;第三部分(
基础知识
19.6万字
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