主编推荐语
全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。
内容简介
全书分为四部分：第一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等； 第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等； 第三部分（第11~13章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的GAN模型； 第四部分（第14~18章）探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。
出版方
机械工业出版社有限公司