2023深入理解计算机视觉：关键算法解析与深度神经网络设计

mind

2023深入理解计算机视觉：关键算法解析与深度神经网络设计

本书由浅入深地介绍了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士顿房产、ModelNet等经典二维、三维数据集，还介绍了TensorFlow中的二维卷积层、全连接层、激活层、池化层、批次归一化层、随机失活层的算法和梯度下降原理，AlexNet、VGG、ResNet、DarkNet、CSP-DarkNet等经典骨干网络的设计原理，以及PointNet、GCN等三维计算机视觉神经网络。 通过设计巧妙且具体的案例，让读者稳步建立扎实的编程能力，包括数据集的制作和解析、神经网络模型设计能力和开销估算、损失函数的设计、神经网络的动态模式和静态模式的训练方法和过程控制、神经网络的边缘计算模型量化、神经网络的云计算部署。 部分目录： 第1篇 计算机视觉开发环境的搭建 第1章 Python编程环境 1.1 Python语言简介 1.2 Python脚本的运行方式 1.3 Anaconda虚拟环境管理器 1.4 使用Anaconda建立虚拟环境 下载地址：https://pan.quark.cn/s/f86f8db6e8b8