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商品簡介
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本書基於真實數據集，全面系統地闡述現代計算機視覺實用技術、方法和實踐，涵蓋50多個計算機視覺問題。全書分為四部分：第一部分(第1～3章)介紹神經網絡和PyTorch的基礎知識，以及如何使用PyTorch構建並訓練神經網絡，包括輸入數據縮放、批歸一化、超參數調整等；第二部分(第4～10章)介紹如何使用卷積神經網絡、遷移學習等技術解決更複雜的視覺相關問題，包括圖像分類、目標檢測和圖像分割等；第三部分(第11～13章)介紹各種圖像處理技術，包括自編碼器模型和各種類型的GAN模型；第四部分(第14～18章)探討將計算機視覺技術與NLP、強化學習和OpenCV等技術相結合來解決傳統問題的新方法。
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