• 图像处理、分析与机器视觉(第三版) 图像处理算法 传统图像处理技术
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    2020-06-26 13:56:14
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    2019-05-24 09:00:35
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    个人感觉,《深度学习实践计算机视觉》的特点是依托工业环境的实践经验,具备较强的实用性和专业性。适合于广大计算机视觉工程领域的从业者、深度学习爱好者、相关专业的大学生和研究生以及对计算机视觉感兴趣的爱好者使用。

    《深度学习实践计算机视觉》PDF,255页,带书签目录,文字可以复制,缪鹏 著。

    下载: https://pan.baidu.com/s/1aoH0sVYqXYHHoSxYvEhUdQ
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    《深度学习实践:计算机视觉》主要关注计算机视觉领域,基于开源项目介绍最新的算法,各章主要内容如下: 

    第1章对深度学习与计算机视觉进行简要介绍,也会简单介绍开发环境的搭建。
    第2章主要介绍OpenCV的基本操作及部分高级操作,包括人脸和人眼的检测与识别。
    第3章着重介绍目前常用的几类深度学习框架,包括PyTorch、Chainer、TensorFlow-Keras和MXNet-Gluon,另外本书中偶尔还会用到ChainerCV和GluonCV。
    第4章对图像分类进行了介绍,包括经典的网络类型(VGG、ResNet、Inception、Xception、DenseNet),并展示了部分实践操作。
    第5章对目标检测与识别进行了介绍,包括三种主流的网络结构:YOLO、SSD、Faster R-CNN,并展示了实践操作。
    第6章介绍图像分割技术,主要从前背景分割(Grab Cut)、语义分割(DeepLab与PSPNet)和实例分割(FCIS、Mask R-CNN、MaskLab、PANet)三个粒度阐述。
    第7章介绍图像搜索技术,主要指以图搜图方面(CBIR),以及对应的实践展示。
    第8章主要介绍图像生成技术,包括三个大方向:Auto-Encoder、GAN和Neural Style Transfer。

     

    相比较而言,《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习,达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。

    《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》高清PDF,287页,带书签目录,文字可以复制。

    下载: https://pan.baidu.com/s/1RoMxgXG5gvshEARgQDOKbA
    提取码: jg8c

    通过阅读本书,读者将学到人工智能的基础概念及 Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络、循环神 经网络、自动编码器,等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后,读者还会学到如何基于PyTorch 深度 学习框架实战计算机视觉。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时,不断地获得成就感。

     

    计算机视觉是深度学习较为重要的应用领域,学习过程中可以参考:

    《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》+《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》

    下载: https://pan.baidu.com/s/1xQ31PrcizBL-RdqSzK-F0A
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    转载于:https://www.cnblogs.com/zhyy78/p/10618905.html

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    《计算机视觉 : 计算理论与算法基础》(马颂德 & 张正友)扫描版[PDF]

    http://www.verycd.com/topics/2825837/

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    转载于:https://www.cnblogs.com/carl2380/archive/2011/06/29/2093361.html

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