深入理解计算机视觉：关键算法解析与深度神经网络设计

内容简介

本书系统地讲解了计算机视觉领域的核心技术原理与实现方法，涵盖从传统图像处理到基于深度学习的现代视觉算法。全书从计算机视觉的基本概念出发，逐步深入到图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等关键任务，并详细剖析了卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度神经网络的设计思路与优化策略。

作者结合大量实际案例和代码示例，帮助读者理解算法背后的数学原理与工程实践，同时提供了许多实用的设计技巧和调参经验。书中不仅介绍了当前主流模型如ResNet、YOLO、Mask R-CNN等，还探讨了注意力机制、Transformer在视觉领域的应用等前沿技术，使读者能够快速掌握从经典到前沿的完整知识体系。

本书适合计算机视觉领域的初学者和有一定基础的开发者阅读，也适合作为高等院校计算机、人工智能等相关专业的教学参考书。通过阅读本书，读者可以建立对计算机视觉系统的全面理解，并具备独立设计和优化深度学习视觉模型的能力。

内容简介
推荐序一
推荐序二
第1篇计算机视觉开发环境的搭建
  第1章 Python编程环境
  第2章搭建三层的图像分类神经网络
第2篇计算机视觉模型从实验室到生产环境的部署
  第3章图片数据集的处理
  第4章迁移学习和神经网络的设计
  第5章损失函数的基础原理
  第6章神经网络的编译和训练
  第7章 TensorFlow模型的部署方式
第3篇神经网络的数学原理和TensorFlow计算框架
  第8章神经网络训练的数学原理和优化器
  第9章神经网络的编程范式和静态图转化机制
第4篇神经网络层的算法原理和训练过程控制
  第10章神经网络层的原理和资源开销
  第11章使用计算加速硬件加快神经网络的训练
  第12章自定义fit方法和回调机制
第5篇目标检测中的骨干网络

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