Projets de vision artificielle avec Pytorch : Concevoir et développer des modèles de niveau production

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre fournit une ressource complète et perspicace sur les applications de vision par ordinateur utilisant PyTorch, couvrant une gamme de sujets incluant la segmentation d'image et les points chauds.

Avantages:

Couvre des sujets peu communs et cruciaux dans la vision par ordinateur, fournit des aperçus détaillés et offre des applications pratiques au-delà des tâches de classification.

Inconvénients:

Aucun mentionné dans la revue.

(basé sur 1 avis de lecteurs)

Titre original :

Computer Vision Projects with Pytorch: Design and Develop Production-Grade Models

Contenu du livre :

Concevez et développez des projets de vision par ordinateur de bout en bout et de niveau de production pour des problèmes industriels réels. Ce livre traite des algorithmes de vision par ordinateur et de leurs applications à l'aide de PyTorch.

Il commence par les principes fondamentaux de la vision par ordinateur : réseaux neuronaux convolutifs, RESNET, YOLO, augmentation des données et autres techniques de régularisation utilisées dans l'industrie. Il donne ensuite un aperçu rapide des bibliothèques PyTorch utilisées dans le livre. Ensuite, il vous emmène à travers la mise en œuvre de problèmes de classification d'images, de techniques de détection d'objets et d'apprentissage par transfert pendant l'entraînement et l'exécution de l'inférence. Le livre couvre la segmentation d'images et un modèle de détection d'anomalies. Il aborde également les principes fondamentaux du traitement vidéo pour les tâches de vision par ordinateur consistant à placer des images dans des vidéos. Le livre se termine par une explication du processus complet de construction de modèle pour les cadres d'apprentissage profond en utilisant des techniques optimisées avec des points forts sur l'explicabilité de l'IA du modèle.

Après avoir lu ce livre, vous serez en mesure de construire vos propres projets de vision par ordinateur en utilisant l'apprentissage par transfert et PyTorch.

Ce que vous apprendrez

⬤ Résoudre des problèmes de vision artificielle avec PyTorch.

⬤ Mettre en œuvre l'apprentissage par transfert et effectuer la classification d'images, la détection d'objets, la segmentation d'images et d'autres applications de vision par ordinateur.

⬤ Concevoir et développer des projets de vision par ordinateur de niveau de production pour des problèmes industriels réels.

⬤ Interpréter les modèles de vision par ordinateur et résoudre des problèmes commerciaux.

À qui s'adresse ce livre ?

Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique intéressés par la construction de projets de vision par ordinateur et la résolution de problèmes commerciaux.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781484282724
• Auteur : Akshay Kulkarni
• Éditeur : Apress
• Langue : anglais
• Reliure : Broché
• Année de publication : 2022
• Nombre de pages : 346