Python计算机视觉与深度学习实战
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作者郭卡, 戴亮编著
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115567239
出版时间2021-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数300页
字数443千字
定价99.8元
货号SC:9787115567239
上书时间2025-01-09
商品详情
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主编推荐:
1.基于sklearn+PyTorch，理论+实践方式介绍计算机视觉项目
2.图文并茂，丰富项目实例助力搭建计算机视觉模型
3.编程实验展示深度学习理论，直观理解深度学习领域晦涩原理
4.实例项目采用项目文件形式编写，贴合软件工程开发实际应用场景
媒体评论:
正如其名，本书是一本实战书，带着你从最简单的分类与回归开始，由浅入深地探索深度学习的世界。可贵的是，作者特地安排了章节，对深度学习的前置知识进行了详尽讲解，读者接近不用担心因为缺乏深度学习基础知识而读不懂本书，只要跟着做，自己也能搭建出优美的深度学习模型。
—— 王爱平
安徽大学计算机软件理论教授
这本书的灵感源自大学课堂里面的教学经验，非常适合新手朋友们，书中没有过多枯燥的理论和复杂的公式，更多的是通过大量代码和实验记录帮助读者加深对计算机视觉与深度学习的理解。如果你想入门计算机视觉和深度学习，这本书是一个不错的选择。
——— 何克东
中国科学技术大学计算机高级工程师
这本书对深度学习的热门框架 —— PyTorch 做了系统而全面的介绍，其中列举了诸多应用场景和实战案例，并简单地介绍了深度学习模型部署知识。无论是对学生、算法工程师、软件开发工程师来说，还是对AI项目管理者来说，这都是一本值得一读的好书。
—— Bbuf
GiantPandaCV 创建者
这是一本实践型的书，它将晦涩难懂的深度学习理论融入一个个看得见的案例中，让读者在实践中理解深度学习，掌握计算机视觉知识，非常适合作为入门书阅读。
—— 王静逸
中国建设银行建信金融科技 AIoT 团队负责人
这本书从 sklearn 和 PyTorch 的基本功能入手，一步一步引导读者使用 Python 搭建可以解决现实问题的神经网络模型，读者读完本书之后，能更好地理解深度学习的作用。
—— 廖茂文
贪玩游戏算法工程师
各行各业，对深度学习感兴趣的人很多，可是能坚持学完深度学习理论的人不多，这本书在理论与实践之间搭建了一座桥梁，让人眼前一亮。
—— 写书哥
图书策划人
内容简介:
本书立足实践，从机器学习的基础技能出发，深入浅出地介绍了如何使用 Python 进行基于深度学习的计算机视觉项目开发。开篇介绍了基于传统机器学习及图像处理方法的计算机视觉技术；然后重点就图像分类、目标检测、图像分割、图像搜索、图像压缩及文本识别等常见的计算机视觉项目做了理论结合实践的讲解；最后探索了深度学习项目落地时会用到的量化、剪枝等技术，并提供了模型服务端部署案例。本书适合有一定的Python 编程基础，初学深度学习的读者阅读。
目录:
第1章 机器学习与sklearn 1
1.1 sklearn 环境配置 2
1.1.1 环境要求 2
1.1.2 安装方法 2
1.1.3 修改pip 源 3
1.1.4 安装Jupyter Notebook 4
1.2 数据集 5
1.2.1 自带的小型数据集 6
1.2.2 在线下载的数据集 8
1.2.3 计算机生成的数据集 8
1.3 分类 9
1.3.1 加载数据与模型 10
1.3.2 建立分类模型 11
1.3.3 模型的训练及预测 12
1.3.4 模型评价 12
1.4 回归 14
1.4.1 线性回归 15
1.4.2 回归模型评价 16
1.5 聚类 17
1.5.1 K-means 17
1.5.2 DBSCAN 17
1.5.3 聚类实例 18
1.6 降维 19
1.6.1 PCA 降维 19
1.6.2 LDA 降维 22
1.7 模型验证 23
1.8 模型持久化 27
1.8.1 joblib 27
1.8.2 pickle 28
1.9 小结 28
第2章 传统图像处理方法 29
2.1 图像分类 29
2.1.1 HOG 的原理 29
2.1.2 工具介绍 30
2.1.3 CIFAR-10 分类 31
2.1.4 手写字符分类 33
2.2 目标检测 36
2.3 图像分割 40
2.4
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