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  • 机工 Python计算机视觉编程与应用 刘国华
  • 新商品上架
    • 作者: 无著 | 无编
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2025-08
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    • 作者: 无著| 无编
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2025-08
    • 页数:无
    • ISBN:9780818523940
    • 版权提供:机械工业出版社

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    Python作为实现计算机视觉编程的第一大语言,简单方便,是一种效率极高的语言。本书共分10章,首先,介绍了Python的编程基础及其在计算机视觉中,关于传统图像处理方面的编程应用;其次,介绍了深度卷积神经网络的理论基础及PyTorch深度学习框架;最后,介绍了Python在图像分类、目标检测和语义分割中的典型应用,以及轻量化网络与迁移学习的相关知识。在每一章的结尾都附有必要的习题,供教学或自学练习使用,以便读者加深对本书所述内容的理解。 本书深度适中,内容力求精炼,可作为高等学校电子信息工程、通信与信息工程、计算机科学与技术等专业本科生与研究生的教学参考书,也可供从事计算机视觉、人工智能等相关领域的科研人员和工程技术人员参考。
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    前言 第1章Python编程基础1 11基本语法2 12序列与数据结构13 13函数与模块18 14面向对象编程29 本章小结38 习题38 第2章Python文件操作与异常处理39 21文件操作40 22异常处理59 本章小结67 习题67 第3章Python基本图像操作68 31使用Pillow进行图像基础操作69 32使用Matplotlib进行图像分析76 33利用NumPy进行图像数据处理81 34借助SciPy进行高级图像处理83 35使用scikitimage处理图像88 本章小结91 习题91 第4章Python传统图像处理方法92 41图像增强93 42图像分类106 43目标检测111 44图像分割120 本章小结127 习题127 第5章深度卷积神经网络基础128 51监督学习和无监督学习129 52欠拟合和过拟合131 53反向传播133 54损失和优化134 55激活函数138 56卷积神经网络基础140 本章小结145 习题146 Python计算机视觉编程与应用目录 第6章PyTorch深度学习框架147 61PyTorch框架简介148 62PyTorch环境配置与安装150 63PyTorch中的Tensor153 64PyTorch常用模块及库159 65神经网络模型搭建与参数优化165 本章小结168 习题168 第7章计算机视觉应用——图像分类169 71图像分类简介170 72ResNet基本原理171 73训练过程179 74模型结果评估187 本章小结189 习题190 第8章计算机视觉应用——目标检测191 81目标检测简介192 82两阶段式目标检测算法193 83单阶段式目标检测网络197 84目标检测算法性能评估指标206 本章小结209 习题209 第9章计算机视觉应用——语义分割210 91图像语义分割介绍211 92DeepLab系列语义分割网络发展概述213 93DeepLabV3+网络基本原理216 94模型训练与评估228 本章小结235 习题235 第10章轻量化网络与迁移学习236 101模型压缩237 102轻量化网络结构247 103轻量化网络性能评估252 104迁移学习的分类与方法257 105微调迁移应用实例263 本章小结272 习题272 参考文献273

    高等院校教师

    Python作为实现计算机视觉编程的第一大语言,简单方便,是一种效率极高的语言。本书共分10章,首先,介绍了Python的编程基础及其在计算机视觉中,关于传统图像处理方面的编程应用;其次,介绍了深度卷积神经网络的理论基础及PyTorch深度学习框架;最后,介绍了Python在图像分类、目标检测和语义分割中的典型应用,以及轻量化网络与迁移学习的相关知识。在每一章的结尾都附有必要的习题,供教学或自学练习使用,以便读者加深对本书所述内容的理解。
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