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• 010 __ |a 978-7-111-73339-3 |d CNY149.00

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• 200 1_ |a PyTorch计算机视觉实战 |A PyTorch ji suan ji shi jue shi zhan |e 目标检测、图像处理与深度学习 |f (印) V·基肖尔·阿耶德瓦拉, 耶什万斯·雷迪著 |d = Modern computer vision with PyTorch |f V Kishore Ayyadevara, Yeshwanth Reddy |g 汪雄飞, 汪荣贵译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2023

• 215 __ |a xiii, 558页, [2] 页图版 |c 图 (部分彩图) |d 24cm

• 225 2_ |a 智能系统与技术丛书 |A zhi neng xi tong yu ji shu cong shu

• 306 __ |a 本书中文简体字版由Packt Publishing授权机械工业出版社独家出版

• 314 __ |a V·基肖尔·阿耶德瓦拉 (V Kishore Ayyadevara) 他在知名技术公司从事数据科学领域的工作超过10年, 目前负责开发各种前沿的分析解决方案。他领导的团队专注于使用人工智能解决医疗保健领域的问题。耶什万斯·雷迪 (Yeshwanth Reddy) 高级数据科学家, 专注于前沿技术的研究和实现, 以解决健康和计算机视觉领域的问题。汪雄飞, 本科毕业于安徽师范大学电子信息工程专业, 硕士毕业于西安外国语大学英语笔译专业, 研究方向为科技文献的本地化翻译, 具有较为扎实的计算机知识基础和稳译方面的专业技能, 目前为广东外语外贸大学英语语言文化学院博士研究生, 主要研究方向为认知语言学与计算语言智能。汪荣贵, 合肥工业大学计算机与信息学院教授、博士生导师, 多年从事计算机视觉、机器学习和离教数学等本科生或研究生课程的教学和教研工作, 主要研究方向为深度学习与计算机视觉。

• 330 __ |a 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 (第11-13章) 介绍各种图像处理技术, 包括自编码器模型和各种类型的GAN模型; 第四部分 (第14-18章) 探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。

• 410 _0 |1 2001 |a 智能系统与技术丛书

• 500 10 |a Modern computer vision with PyTorch |A Modern Computer Vision With Pytorch |m Chinese

• 517 1_ |a 目标检测、图像处理与深度学习 |A mu biao jian ce 、tu xiang chu li yu shen du xue xi

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 606 0_ |a 计算机视觉 |A ji suan ji shi jue

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 690 __ |a TP302.7 |v 5

• 701 _1 |a 阿耶德瓦拉 |A a ye de wa la |g (Ayyadevara, V Kishore) |4 著

• 701 _1 |a 雷迪 |A lei di |g (Reddy, Yeshwanth) |4 著

• 702 _0 |a 汪雄飞 |A wang xiong fei |4 译

• 702 _0 |a 汪荣贵 |A wang rong gui |4 译

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20231005

• 905 __ |a AUSTL |d TP181/A915-2