-
阅读次数：
1
下载次数：
0
-
荐购次数：
0
收藏次数：
0
扫描用手机阅读此书支持Android/iPhone
简介
本书主要内容分为两部分。第一部分为PyTorch框架使用的相关知识，以及计算机视觉和深度学习的入门知识。第二部分重点介绍深度学习在计算机视觉上的应用，包括：经典的深度卷积网络、深度注意力网络，以及基于自注意力的Transformer系列网络在图像分类中的应用；R-CNN系列、YOLO系列、SSD系列目标检测网络的算法思想及在目标检测中的应用；FCN、U-Net等全卷积网络在图像语义分割领域的应用；针对风格迁移任务，介绍了快速风格迁移、CycleGan等算法的实战应用；针对自编码器和扩散模型，介绍了相关算法在图像重构、去噪以及生成相关计算机视觉任务中的实战应用；最后介绍了迁移学习和域自适应的经典算法在跨域计算机视觉图像分类任务中的应用。
