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

Sprache: Englisch

Verlag: Apress, 2022

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Zustand: Gut | Seiten: 364 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Design and develop end-to-end, production-grade computer vision projects for real-world industry problems. This book discusses computer vision algorithms and their applications using PyTorch. The book begins with the fundamentals of computer vision: convolutional neural nets, RESNET, YOLO, data augmentation, and other regularization techniques used in the industry. And then it gives you a quick overview of the PyTorch libraries used in the book. After that, it takes you through the implementation of image classification problems, object detection techniques, and transfer learning while training and running inference. The book covers image segmentation and an anomaly detection model. And it discusses the fundamentals of video processing for computer vision tasks putting images into videos. The book concludes with an explanation of the complete model building process for deep learning frameworks using optimized techniques with highlights on model AI explainability. After reading this book, you will be able to build your own computer vision projects using transfer learning and PyTorch. What You Will LearnSolve problems in computer vision with PyTorch. Implement transfer learning and perform image classification, object detection, image segmentation, and other computer vision applications Design and develop production-grade computer vision projects for real-world industry problems Interpret computer vision models and solve business problems Who This Book Is For Data scientists and machine learning engineers interested in building computer vision projects and solving business problems.…

Bestandsnummer des Verkäufers 38840377/3

Titel
Computer Vision Projects with PyTorch : Design and Develop Production-Grade Models
Autor
Akshay Kulkarni, Nitin Ranjan Sharma, Adarsha Shivananda
Verlag
Apress
Erscheinungsjahr
2022
Zustand
Gut
Einband
Softcover
Sprache
Englisch
ISBN-10
1484282728
ISBN-13
9781484282724
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