计算机视觉之深度学习：使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络

本书开门见山，直接帮助你准备好训练高效深度学习模型的环境，以完成各种计算机视觉任务。书中介绍了常见的深度学习架构，如卷积神经网络和递归神经网络；讲述了如何利用深度学习进行图像分类、图像检索、目标检测、语义分割等内容。读完本书，你将能够开发和训练自己的深度学习模型，并用它们解决计算机视觉难题。

这是一本全面介绍深度学习和计算机视觉的实用书籍。这本书从深度学习基础知识讲起，涵盖了图像分类、图像检索、目标检测、语义分割等计算机视觉领域的核心任务。书中不仅详细介绍了各种任务的实现方法，还提供了大量的实例和代码，帮助读者深入理解深度学习在计算机视觉中的应用。 在深度学习基础知识部分，书中详细介绍了深度学习的基本概念、开发环境的建立、数据集的使用、模型的训练和优化等。这些内容对于初学者来说非常重要，可以帮助他们建立起对深度学习的理解和认识。 在图像分类部分，书中讲解了如何使用TensorFlow和Keras训练MNIST模型，并介绍了其他流行的图像测试数据集。此外，书中还讲述了如何训练猫与狗的模型，以及如何开发现实世界的应用。 在图像检索部分，书中讲解了视觉特征的理解和模型推断，并介绍了基于内容的图像检索。这些内容对于提高图像检索的准确性非常重要。 在目标检测部分，书中讲解了检测图像中的目标，并探索了数据集。书中还介绍了目标定位算法和检测目标，并讲解了目标检测API和YOLO目标检测算法。 在语义分割部分，书中讲解了预测像素，并介绍了数据集和语义分割算法。书中还介绍了超神经分