深度学习与计算机视觉：核心算法与应用

《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》理论结合实践，详细介绍机器学习与深度学习常用算法和模型及其在计算机视觉领域的典型应用。对于初学者而言，本书从零开始系统地介绍建模的流程和方法，可以带领他们快速上手；对于有一定基础的读者而言，《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》介绍多种算法和模型的原理，可以帮助他们深入理解并进行实践。 《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》共10章，分为3篇，每篇均从基本概念、模型与算法原理、代码实现三个方面讲解。第1篇“机器学习原理”，围绕机器学习流程，重点介绍特征处理、模型训练和模型评估等相关内容，包括数据集的划分和使用、数据探索和预处理、模型原理分析和选择、模型评估和应用等。第2篇“计算机视觉基础”，介绍计算机视觉的基本概念和处理流程，以及OpenCV的使用和图像特征提取等相关内容。第3篇“深度学习模型与计算机视觉应用”，首先介绍前馈神经网络和循环神经网络的结构，然后介绍深度学习的多种经典算法和14种常见模型，最后结合实例介绍图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和目标追踪5类常见的计算机视觉应用。 《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》内容翔实，实

这是一本深入探讨机器学习与计算机视觉领域的书籍。该书内容分为三部分，包括机器学习原理、计算机视觉基础和深度学习模型与计算机视觉应用。 首先，在机器学习原理部分，该书详细介绍了机器学习的基本概念、数学基础、开发工具以及AI编程入门实例。同时，深入探讨了机器学习的流程，包括数据集的划分和使用、数据探索和预处理、模型原理分析和选择、模型评估和应用等。这部分内容对初学者而言，从零开始系统地介绍建模的流程和方法，可以带领他们快速上手；对于有一定基础的读者而言，介绍多种算法和模型的原理，可以帮助他们深入理解并进行实践。 其次，在计算机视觉基础部分，该书介绍了计算机视觉的基本概念和处理流程，以及OpenCV的使用和图像特征提取等相关内容。这部分内容对初学者而言，可以了解计算机视觉的基本概念和处理流程；对于有一定基础的读者而言，可以深入了解OpenCV的使用和图像特征提取等相关内容。 最后，在深度学习模型与计算机视觉应用部分，该书首先介绍前馈神经网络和循环神经网络的结构，然后介绍深度学习的多种经典算法和14种常见模型，最后结合实例介绍图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和目标追踪5类常见的计算