Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks: With Examples in Opencv and Tensorflow with Python
La vision par ordinateur est en constante évolution, et ce livre a été mis à jour pour refléter les nouveaux sujets qui sont apparus dans le domaine depuis la publication de la première édition. Tous les codes utilisés dans le livre ont également été entièrement mis à jour.
Cette deuxième édition présente de nouveaux éléments couvrant les pratiques de manipulation d'images, la segmentation d'images, l'extraction de caractéristiques et l'identification d'objets en utilisant des scénarios de la vie réelle pour renforcer chaque concept. Ces sujets sont essentiels à la création d'applications avancées de vision par ordinateur, et vous en acquerrez une compréhension approfondie. Le code source du livre a été mis à jour de TensorFlow 1.x à 2.x, et inclut des exemples pas à pas utilisant OpenCV et TensorFlow avec Python.
À l'issue de ce livre, vous disposerez des connaissances et des compétences nécessaires pour créer vos propres applications de vision par ordinateur à l'aide de réseaux neuronaux.
Ce que vous apprendrez
⬤ Comprendre le traitement des images, les techniques de manipulation et les méthodes d'extraction des caractéristiques.
⬤ Travailler avec les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les détecteurs à cliché unique (SSD) et YOLO.
⬤ Utiliser le développement de modèles à grande échelle et le déploiement d'une infrastructure en nuage.
⬤ Obtenir une vue d'ensemble de l'architecture du réseau neuronal FaceNet et développer un système de reconnaissance faciale.
A qui s'adresse ce livre ?
Les personnes qui possèdent une solide connaissance de la programmation Python et qui souhaitent acquérir une compréhension de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique. Il sera utile aux scientifiques des données, aux experts en apprentissage profond et aux étudiants.
| ISBN : | 9781484298657 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 526 |
Actuellement disponible, en stock.
