Computer Vision Using Deep Learning

Sprache: Englisch

Verlag: APRESS Feb 2021, 2021

1484266153 / 9781484266151

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Organizations spend huge resources in developing software that can perform the way a human does. Image classification, object detection and tracking, pose estimation, facial recognition, and sentiment estimation all play a major role in solving computer vision problems.This book will bring into focus these and other deep learning architectures and techniques to help you create solutions using Keras and the TensorFlow library. You'll also review mutliple neural network architectures, including LeNet, AlexNet, VGG, Inception, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN, YOLO, and SqueezeNet and see how they work alongside Python code via best practices, tips, tricks, shortcuts, and pitfalls.All code snippets will be broken down and discussed thoroughly so you can implement the same principles in your respective environments.Computer Vision Using Deep Learning offers a comprehensive yet succinct guide that stitches DL and CV together to automate operations, reduce human intervention, increase capability, and cut the costs.What You'll LearnExamine deep learning code and concepts to apply guiding principals to your own projectsClassify and evaluate various architectures to better understand your options in various use casesGo behind the scenes of basic deep learning functions to find out how they workWho This Book Is ForProfessional practitioners working in the fields of software engineering and data science. A working knowledge of Python is strongly recommended. Students and innovators working on advanced degrees in areas related to computer vision and Deep Learning. 308 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781484266151

Titel
Computer Vision Using Deep Learning
Autor
Vaibhav Verdhan
Verlag
APRESS Feb 2021
Erscheinungsjahr
2021
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1484266153
ISBN-13
9781484266151
Artikelgewicht
505 Gramm
Abmessungen
235x155x17 mm

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