深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现中文版怎么样?最新电子版百度云下载
全书共13章，分为2篇。第1篇基础知识，介绍了人工智能发展里程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，最后对最前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲，介绍了Python基础、OpneCV基础、最简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。从第5章开始包含了很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前最流行的深度学习框架中的Caffe和MXNet，其中包含了作者原创的大量代码和搜集的数据，这些代码和作者训练好的部分模型已分享到本书github页面上供读者自行下载。
代码库地址：
https://github.com/frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners
作者简介:
叶韵博士，现在京东从事深度学习和计算机视觉算法研发。加入京东之前，曾在ProPlus Design Solutions硅谷和北京研发中心任职研发经理，负责统计建模算法研发，后加入Siemens Corporate Technology担任Research Scientist，专注计算影像和计算机视觉的研究。叶博士于2007年7月获得北京大学微电子学士学位，2011年4月获得Arizona State University的Electrical Engineering博士学位。
目录:
第1章 引言 2
第2章 深度学习和计算机视觉中的基础数学知识 27
第3章 神经网络和机器学习基础 87
第4章 深度卷积神经网络 120
第5章 Python基础 148
第6章 OpenCV基础 182
第7章 Hello World! 212
第8章 最简单的图片分类——手写数字识别 227
第9章 利用Caffe做回归 249
第10章 迁移学习和模型微调 264
第11章 目标检测 288
第12章 度量学习 304
第13章 图像风格迁移 317
点击下载