- 商品参数
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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 11基本语法2 12序列与数据结构13 13函数与模块18 14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 21文件操作40 22异常处理59 本章小结67 习题67 第3章Python基本图像操作68 31使用Pillow进行图像基础操作69 32使用Matplotlib进行图像分析76 33利用NumPy进行图像数据处理81 34借助SciPy进行高级图像处理83 35使用scikitimage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 41图像增强93 42图像分类106 43目标检测111 44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 51监督学习和无监督学习129 52欠拟合和过拟合131 53反向传播133 54损失和优化134 55激活函数138 56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 61PyTorch框架简介148 62PyTorch环境配置与安装150 63PyTorch中的Tensor153 64PyTorch常用模块及库159 65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 71图像分类简介170 72ResNet基本原理171 73训练过程179 74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 81目标检测简介192 82两阶段式目标检测算法193 83单阶段式目标检测网络197 84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 91图像语义分割介绍211 92DeepLab系列语义分割网络发展概述213 93DeepLabV3+网络基本原理216 94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236 101模型压缩237 102轻量化网络结构247 103轻量化网络性能评估252 104迁移学习的分类与方法257 105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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