Deep Learning in Computer Vision

简介：
Deep Learning in Computer Vision是一篇探讨深度学习技术如何革新计算机视觉领域的文章。通过多层神经网络，深度学习能够自动从图像和视频中提取复杂特征，推动了物体识别、人脸识别及场景理解等应用的快速发展。 《深度学习在计算机视觉中的应用》是由Packt Publishing出版的一本书籍，作者是Rajalingappaa Shanmugamani。这本书主要围绕如何使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络，并详细阐述了深度学习技术在计算机视觉领域的专家技巧。 深度学习作为机器学习的一个分支，通过模拟人脑对数据的处理能力来进行高效的学习。它在图像识别、语音识别及自然语言处理等领域表现出色，在计算机视觉领域更是成为研究与应用的重点技术。 计算机视觉是指赋予计算机模仿人类视觉系统的能力，使其能够理解和解释视觉世界中的信息，包括静态图片和视频内容。其核心任务涵盖图像分类、目标检测、语义分割以及生成等，并被广泛应用于自动驾驶车辆、医疗影像分析、安全监控及人脸识别等领域中。 TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习库，支持各种深度学习模型的构建与训练需求。它的一大特点是灵活性强，可以适应从单机到分布式系统等各种计算规模的需求；同时提供多种语言接口和丰富的API，便于开发者快速搭建并优化神经网络模型。 Keras是一个高层级的神经网络API框架，可以在TensorFlow、Theano或CNTK等平台运行之上构建高效便捷。它旨在简化深度学习实验过程，并通过最小化实现原则来支持CPU与GPU计算资源的有效利用。 书中版权部分声明了归属和使用限制：未经出版商书面许可，任何人不得复制、存储或传播本书任何部分内容；同时明确出版社不对信息准确性负责，不承担由内容引发的直接或间接损害责任。 编辑团队包括多位专业及技术编辑共同参与制作确保书籍质量。此外还提及Packt Publishing提供的其他资源和服务如在线数字图书馆访问权限以及职业发展相关工具等，帮助个人规划和提升职业技能水平；同时出版社也提供订阅服务以满足用户个性化需求。 虽然本书目录未直接列出但根据描述可推测内容涵盖神经网络基础理论、TensorFlow与Keras应用方法介绍、复杂计算机视觉模型构建训练技术及其现实问题解决方案探讨。此外还可能包括深度学习模型优化调试技巧及特定挑战应对策略等高级主题讨论。 出版信息中提供了访问更多资源和获取更多信息的方式，如出版社网站上的电子书版本和其他数字内容下载服务。这些详细资料对于读者来说极具价值，可以引导他们进一步深入研究并应用书中知识和技术。