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【內(nèi)容簡(jiǎn)介】
《PyTorch深度學(xué)習(xí)之目標(biāo)檢測(cè)》首先從人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展史和機(jī)器“眼中”的圖像世界開始講述，逐步引導(dǎo)讀者進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像處理當(dāng)中；然后講解深度學(xué)習(xí)中實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)的主要算法，和以PyTorch框架為基礎(chǔ)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；最后的實(shí)戰(zhàn)部分詳細(xì)講解了如何使用目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)具體項(xiàng)目。
全書共10章，涵蓋內(nèi)容包括：人工智能的歷史和發(fā)展前景、深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)、PyTorch基礎(chǔ)、目標(biāo)檢測(cè)算法、單階段目標(biāo)檢測(cè)算法、雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例、污損遮擋號(hào)牌識(shí)別實(shí)戰(zhàn)和地形目標(biāo)識(shí)別實(shí)戰(zhàn)。
【編輯推薦】
1.簡(jiǎn)單易學(xué)：本書使用 Python 3.7 版本進(jìn)行編寫，代碼簡(jiǎn)單，易于讀者學(xué)習(xí)。
2.實(shí)踐為主：本書不是空講推薦算法理論知識(shí)，而是以實(shí)際的案例清晰簡(jiǎn)明地介紹如何使用Python 實(shí)現(xiàn)推薦模型的開發(fā)落地。
3.內(nèi)容全面：覆蓋推薦系統(tǒng)領(lǐng)域常見的模型及熱點(diǎn)案例
4.配備數(shù)據(jù)和源代碼：提供所有案例的數(shù)據(jù)文件和 Python 源代碼供讀者操作練習(xí)、快速上手。
5.學(xué)習(xí)路線圖清晰：每個(gè)推薦模型開發(fā)案例均按照數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的一般工作流程逐步展開，分析邏輯清晰。
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