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Computer Vision Using Deep Learning: Neural Network Architectures with Python and Keras
Unternehmen geben enorme Ressourcen für die Entwicklung von Software aus, die die gleiche Leistung wie ein Mensch erbringen kann. Bildklassifizierung, Objekterkennung und -verfolgung, Posenschätzung, Gesichtserkennung und Stimmungseinschätzung spielen alle eine wichtige Rolle bei der Lösung von Computer-Vision-Problemen.
Dieses Buch stellt diese und andere Deep-Learning-Architekturen und -Techniken in den Mittelpunkt und hilft Ihnen, Lösungen mit Keras und der TensorFlow-Bibliothek zu erstellen. Sie werden auch mehrere neuronale Netzwerkarchitekturen kennenlernen, darunter LeNet, AlexNet, VGG, Inception, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLO und SqueezeNet, und sehen, wie sie zusammen mit Python-Code funktionieren - mit Best Practices, Tipps, Tricks, Abkürzungen und Fallstricken. Alle Codeschnipsel werden gründlich aufgeschlüsselt und diskutiert, damit Sie die gleichen Prinzipien in Ihren jeweiligen Umgebungen implementieren können.
Computer Vision Using Deep Learning bietet einen umfassenden und dennoch prägnanten Leitfaden, der DL und CV zusammenführt, um Abläufe zu automatisieren, menschliche Eingriffe zu reduzieren, die Leistungsfähigkeit zu erhöhen und die Kosten zu senken.
Was Sie lernen werden
⬤ Untersuchen Sie Deep-Learning-Code und -Konzepte, um die Leitprinzipien auf Ihre eigenen Projekte anzuwenden.
⬤ Klassifizieren und bewerten Sie verschiedene Architekturen, um Ihre Optionen für verschiedene Anwendungsfälle besser zu verstehen.
⬤ Hinter die Kulissen der grundlegenden Deep-Learning-Funktionen blicken, um herauszufinden, wie sie funktionieren.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Professionelle Anwender, die in den Bereichen Softwaretechnik und Datenwissenschaft arbeiten. Kenntnisse in Python werden dringend empfohlen. Studenten und Innovatoren, die an fortgeschrittenen Abschlüssen in Bereichen arbeiten, die mit Computer Vision und Deep Learning zu tun haben.
| ISBN: | 9781484266151 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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