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- 题名/责任者:
- 计算机视觉与PyTorch项目实战:基于深度学习框架的端到端产品级模型设计与开发/(印) 阿克谢·库尔卡尼, 阿达沙·希瓦南达, 尼廷·奈杰·夏尔马著 欧拉译
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2024.4
- ISBN及定价:
- 978-7-302-65742-2/CNY99.00
- 载体形态项:
- 221页:图;23cm
- 其它题名:
- 基于深度学习框架的端到端产品级模型设计与开发
- 个人责任者:
- 库尔卡尼 (Kulkarni, Akshay) 著
- 个人责任者:
- 希瓦南达 (Shivananda, Adarsha) 著
- 个人责任者:
- 夏尔马 (Sharma, Nitin Ranjan) 著
- 个人次要责任者:
- 欧拉 译
- 学科主题:
- 计算机视觉
- 中图法分类号:
- TP302.7
- 相关题名附注:
- 英文题名原文取自版权页
- 责任者附注:
- 阿克谢·库尔卡尼, (Akshay Kulkarni), 人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 布道师和思想领袖。阿达沙·希瓦南达 (Adarsha Shivananda), 数据科学和MLOps先行者, 先后深耕于制药、保健、CPG、零售和营销等行业。尼廷·奈杰·夏尔马 (Nitin Ranjan Sharma), 诺华制药产品经理, 主要带领团队使用多模型技术来开发产品。欧拉, 奉行知行合一, 擅长于问题的引导和拆解。目前感兴趣的方向有机器学习、人工智能和商业分析。
- 提要文摘附注:
- 本书使用PyTorch框架来讨论计算机视觉算法及其应用。首先介绍计算机视觉基础, 主题涉及卷积神经网络、ResNet、YOLO、数据增强和业内使用的其他常规技术。随后简要概述PyTorch库。接下来探究图像分类问题、对象检测技术以及如何在训练和运行推理的同时实现迁移学习。最后通过一个完整的建模过程来阐述深度学习框架PyTorch是如何运用优化技巧和模型AI可解释性的。
- 使用对象附注:
- 本书适合具有一定基础的中高级读者阅读和参考, 可以帮助他们使用迁移学习和PyTorch来搭建产品级的计算机视觉模型
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