PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第11~13章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的GAN模型；第四部分（第14~18章）探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。本书内容丰富新颖，语言文字表述清晰，应用实例讲解详细，图例直观形象，适合PyTorch初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。

这是一本专注于计算机视觉领域的实战教程，它全面系统地阐述了现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖了50多个计算机视觉问题。本书分为四部分，第一部分介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的GAN模型；第四部分探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。 本书内容丰富新颖，语言文字表述清晰，应用实例讲解详细，图例直观形象，适合PyTorch初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。在第一部分中，作者详细介绍了人工神经网络基础，包括其构建模块、实现前向传播和反向传播的过程，以及学习率对训练过程的影响。同时，作者还深入讲解了PyTorch基础，包括安装PyTorch、张量运算、构建神经网络、数据加载和保存等。 在第二部分中，作者深入讲解了卷积神经网络的构建模块和作用，以及实现CNN架构和前向传播