Book Description: In this comprehensive guide, you'll learn how to develop cutting-edge computer vision solutions using PyTorch 20 and deep learning techniques. The book covers the latest advancements in the field, including convolutional neural networks (CNNs), object detection, segmentation, tracking, and more. You'll discover how to design and build high-performance computer vision systems that can be applied in various industries such as healthcare, finance, marketing, and transportation. With the help of PyTorch 20, you'll learn how to implement advanced techniques like transfer learning, data augmentation, and fine-tuning to improve the accuracy and efficiency of your models. The book begins by introducing the fundamentals of computer vision and deep learning, providing a solid foundation for understanding the concepts and techniques presented later in the book. As you progress through the chapters, you'll explore the latest research in computer vision, including CNNs, object detection, segmentation, and tracking. Each chapter builds on previous ones, allowing you to gradually increase your knowledge and skills in developing cutting-edge computer vision solutions.

В этом полном руководстве вы узнаете, как разрабатывать передовые решения для компьютерного зрения с использованием PyTorch 20 и методов глубокого обучения. Книга охватывает последние достижения в этой области, включая сверточные нейронные сети (CNN), обнаружение объектов, сегментацию, отслеживание и многое другое. Вы узнаете, как проектировать и создавать высокопроизводительные системы компьютерного зрения, которые можно применять в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, маркетинг и транспорт. С помощью PyTorch 20 вы узнаете, как внедрить передовые методы, такие как обучение передаче, увеличение данных и тонкая настройка, чтобы повысить точность и эффективность ваших моделей. Книга начинается с введения основ компьютерного зрения и глубокого обучения, предоставляя прочную основу для понимания концепций и методов, представленных позже в книге. По мере прохождения глав вы будете изучать последние исследования в области компьютерного зрения, включая CNN, обнаружение объектов, сегментацию и отслеживание. Каждая глава опирается на предыдущие, позволяя постепенно наращивать свои знания и навыки в разработке передовых решений в области компьютерного зрения.

Dans ce guide complet, vous apprendrez à développer des solutions avancées pour la vision par ordinateur en utilisant PyTorch 20 et les techniques d'apprentissage profond. livre couvre les dernières avancées dans ce domaine, y compris les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), la détection d'objets, la segmentation, le suivi et bien plus encore. Vous apprendrez à concevoir et à créer des systèmes de vision par ordinateur performants qui peuvent être appliqués dans différents secteurs tels que la santé, la finance, le marketing et les transports. Avec PyTorch 20, vous apprendrez à mettre en œuvre des pratiques de pointe telles que l'apprentissage de la transmission, l'augmentation des données et le réglage fin pour améliorer la précision et l'efficacité de vos modèles. livre commence par l'introduction des bases de la vision par ordinateur et de l'apprentissage profond, fournissant une base solide pour comprendre les concepts et les méthodes présentés plus tard dans le livre. Au fil des chapitres, vous étudierez les dernières recherches dans le domaine de la vision par ordinateur, y compris CNN, la détection d'objets, la segmentation et le suivi. Chaque chapitre s'appuie sur les précédents, ce qui permet de développer progressivement ses connaissances et son savoir-faire dans le développement de solutions de pointe dans le domaine de la vision par ordinateur.

En esta guía completa, aprenderá a desarrollar soluciones avanzadas de visión informática utilizando PyTorch 20 y técnicas de aprendizaje profundo. libro cubre los últimos avances en este campo, incluyendo redes neuronales perforadas (CNN), detección de objetos, segmentación, rastreo y más. Aprenderá a diseñar y crear sistemas de visión informática de alto rendimiento que se pueden aplicar en una variedad de industrias, como la salud, las finanzas, el marketing y el transporte. Con PyTorch 20, aprenderá a implementar técnicas avanzadas como el aprendizaje de transferencia, el aumento de datos y la configuración fina para mejorar la precisión y la eficiencia de sus modelos. libro comienza con la introducción de los fundamentos de la visión por computadora y el aprendizaje profundo, proporcionando una base sólida para la comprensión de los conceptos y métodos presentados más tarde en el libro. A medida que pasen los capítulos, estudiarán las últimas investigaciones en visión por computadora, incluyendo CNN, detección de objetos, segmentación y rastreo. Cada capítulo se basa en los anteriores, lo que permite aumentar progresivamente sus conocimientos y habilidades en el desarrollo de soluciones avanzadas de visión informática.

In questa guida completa, si impara a sviluppare soluzioni avanzate per la visione informatica utilizzando PyTorch 20 e tecniche di apprendimento approfondito. Il libro comprende gli ultimi progressi in questo campo, tra cui reti neurali compresse (CNN), rilevamento di oggetti, segmentazione, tracciabilità e altro ancora. Imparerete a progettare e creare sistemi di visione informatica ad alte prestazioni che possono essere applicati in diversi settori, come salute, finanza, marketing e trasporti. Grazie alla PyTorch 20, è possibile implementare procedure ottimali come la formazione in trasmissione, l'aumento dei dati e la configurazione sottile per migliorare l'accuratezza e l'efficienza dei modelli. Il libro inizia introducendo le basi della visione informatica e dell'apprendimento approfondito, fornendo una base solida per comprendere i concetti e i metodi presentati in seguito nel libro. Man mano che passerete i capitoli, studierete gli ultimi studi sulla visione informatica, tra cui CNN, rilevamento oggetti, segmentazione e tracciabilità. Ogni capitolo si basa su quelli precedenti, consentendo di aumentare gradualmente le proprie conoscenze e competenze nello sviluppo di soluzioni avanzate di visione informatica.

In diesem umfassenden itfaden erfahren e, wie e mithilfe von PyTorch 20 und Deep-arning-Techniken fortschrittliche Lösungen für Computer Vision entwickeln. Das Buch behandelt die neuesten Fortschritte in diesem Bereich, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs), Objekterkennung, Segmentierung, Tracking und mehr. e lernen, wie e Hochleistungs-Computer-Vision-Systeme entwerfen und bauen, die in einer Vielzahl von Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und Transport eingesetzt werden können. Mit PyTorch 20 lernen e, wie e Best Practices wie Übertragungstraining, Datenvergrößerung und Feinabstimmung implementieren, um die Genauigkeit und Effizienz Ihrer Modelle zu verbessern. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen von Computer Vision und Deep arning und bietet eine solide Grundlage für das Verständnis der Konzepte und Techniken, die später im Buch vorgestellt werden. Während e durch die Kapitel gehen, werden e die neuesten Forschungen im Bereich Computer Vision, einschließlich CNN, Objekterkennung, Segmentierung und Tracking, untersuchen. Jedes Kapitel baut auf den vorherigen auf und ermöglicht es Ihnen, Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten bei der Entwicklung fortschrittlicher Computer Vision-Lösungen schrittweise zu erweitern.

W tym kompletnym przewodniku dowiesz się, jak rozwijać zaawansowane rozwiązania wizji komputerowej przy użyciu PyTorch 20 i technik głębokiego uczenia się. Książka obejmuje ostatnie postępy w tej dziedzinie, w tym konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), wykrywanie obiektów, segmentacja, śledzenie i wiele innych. Dowiesz się, jak projektować i budować wysokowydajne systemy wizji komputerowej, które mogą być stosowane w różnych branżach, takich jak opieka zdrowotna, finanse, marketing i transport. Dzięki PyTorch 20 dowiesz się, jak wdrożyć najlepsze praktyki, takie jak szkolenie transferowe, rozszerzenie danych i dostrajanie, aby poprawić dokładność i wydajność modeli. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw wizji komputerowej i głębokiego uczenia się, stanowiąc solidny fundament dla zrozumienia koncepcji i metod przedstawionych później w książce. W trakcie realizacji rozdziałów poznasz najnowsze badania w zakresie wizji komputerowej, w tym CNN, wykrywania obiektów, segmentacji i śledzenia. Każdy rozdział opiera się na poprzednich, co pozwala stopniowo budować swoją wiedzę i umiejętności w opracowywaniu zaawansowanych rozwiązań wizji komputerowej.

''

Bu tam kılavuzda, PyTorch 20 ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak gelişmiş bilgisayarlı görme çözümleri geliştirmeyi öğreneceksiniz. Kitap, konvolüsyonel sinir ağları (CNN), nesne algılama, segmentasyon, izleme ve daha fazlası dahil olmak üzere alandaki son gelişmeleri kapsamaktadır. Sağlık, finans, pazarlama ve ulaşım gibi çeşitli endüstrilere uygulanabilecek yüksek performanslı bilgisayar görüş sistemlerinin nasıl tasarlanacağını ve oluşturulacağını öğreneceksiniz. PyTorch 20 ile, modellerinizin doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için transfer eğitimi, veri büyütme ve ince ayar gibi en iyi uygulamaları nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Kitap, bilgisayar vizyonunun ve derin öğrenmenin temellerini tanıtarak başlar ve daha sonra kitapta sunulan kavram ve yöntemleri anlamak için sağlam bir temel sağlar. Bölümler boyunca ilerledikçe, CNN, nesne algılama, segmentasyon ve izleme dahil olmak üzere bilgisayar vizyonundaki en son araştırmaları öğreneceksiniz. Her bölüm, öncekilere dayanarak, gelişmiş bilgisayar görme çözümleri geliştirmede bilgi ve becerilerinizi kademeli olarak geliştirmenize olanak tanır.

في هذا الدليل الكامل، ستتعلم كيفية تطوير حلول رؤية الكمبيوتر المتقدمة باستخدام PyTorch 20 وتقنيات التعلم العميق. يغطي الكتاب التطورات الأخيرة في هذا المجال، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)، واكتشاف الكائنات، والتجزئة، والتتبع، والمزيد. ستتعلم كيفية تصميم وبناء أنظمة رؤية كمبيوتر عالية الأداء يمكن تطبيقها على مجموعة متنوعة من الصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتسويق والنقل. باستخدام PyTorch 20، ستتعلم كيفية تنفيذ أفضل الممارسات مثل التدريب على النقل، وزيادة البيانات، والضبط الدقيق لتحسين دقة وكفاءة نماذجك. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق، مما يوفر أساسًا صلبًا لفهم المفاهيم والأساليب المقدمة لاحقًا في الكتاب. مع تقدمك في الفصول، ستتعلم أحدث الأبحاث في رؤية الكمبيوتر، بما في ذلك CNN واكتشاف الكائنات والتجزئة والتتبع. يعتمد كل فصل على الفصول السابقة، مما يسمح لك ببناء معرفتك ومهاراتك تدريجيًا في تطوير حلول رؤية الكمبيوتر المتقدمة.

在此完整的指南中，您將了解如何使用PyTorch 20和深度學習技術開發先進的計算機視覺解決方案。該書涵蓋了該領域的最新進展，包括卷積神經網絡（CNN），對象檢測，細分，跟蹤等。您將學習如何設計和構建高性能的計算機視覺系統，這些系統可用於醫療保健，金融，市場營銷和運輸等不同行業。使用PyTorch 20，您將了解如何實施最佳做法，例如傳輸培訓、數據增強和精細調整，以提高模型的準確性和效率。該書首先介紹了計算機視覺和深度學習的基礎知識，為理解該書後來的概念和技術提供了堅實的基礎。隨著章節的進行，您將學習計算機視覺領域的最新研究，包括CNN，對象檢測，細分和跟蹤。每個章節都依賴於以前的章節，從而可以逐步提高其知識和技能，以開發先進的計算機視覺解決方案。