实用卷积神经网络:运用Python实现高级深度学习模型 (英文高清pdf版本)
本书从深度神经网络概述开始,通过一个图像分类的例子带你构建第一个CNN模型。你将学习一些概念,如转移学习、CNN自编码器等,这些概念将帮助你构建非常强大的模型,即使只有有限的监督学习(有标签图像)训练集。 随后,我们基于这些学习来实现高级视觉相关算法和解决方案,用于目标检测、实例分割、生成式(对抗)网络、图像捕捉、注意力机制以及循环视觉注意模型。除了让你动手实践最有趣的视觉模型和架构外,本书还探索了CNN和计算机视觉领域最前沿的研究。这使得用户能够预见这个领域的未来,并运用高级CNN解决方案快速开始他们的创新之旅。 在本书的结尾,你应该可以在你的专业项目或个人方案中利用复杂的图像和视频数据集来实现先进、有效和高效的CNN模型。