BOOKS - Mastering Computer Vision with PyTorch and Machine Learning
Mastering Computer Vision with PyTorch and Machine Learning - Caide Xiao 2024 PDF | EPUB IOP Publishing BOOKS
ECO~15 kg CO²

1 TON

Views
94618

Telegram
 
Mastering Computer Vision with PyTorch and Machine Learning
Author: Caide Xiao
Year: 2024
Pages: 365
Format: PDF | EPUB
File size: 110.5 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
The book covers the basics of computer vision, including image processing, feature extraction, object detection, tracking, and recognition, and provides practical examples of how these techniques can be applied to real-world problems. Book Description: Mastering Computer Vision with PyTorch and Machine Learning is a comprehensive guide to understanding computer vision techniques using PyTorch and machine learning. The book covers the basics of computer vision, including image processing, feature extraction, object detection, tracking, and recognition, and provides practical examples of how these techniques can be applied to real-world problems. The book begins by introducing the fundamentals of computer vision, including image processing and feature extraction, and then delves into more advanced topics such as object detection, tracking, and recognition. The author provides a detailed explanation of each technique, along with practical examples and code snippets to help readers understand the concepts. The book also covers the latest advancements in computer vision, including deep learning techniques and their applications in real-world scenarios.
Книга охватывает основы компьютерного зрения, включая обработку изображений, извлечение признаков, обнаружение объектов, отслеживание и распознавание, и содержит практические примеры того, как эти методы могут быть применены к реальным проблемам. Освоение компьютерного зрения с помощью PyTorch и машинного обучения - это всеобъемлющее руководство по пониманию техники компьютерного зрения с помощью PyTorch и машинного обучения. Книга охватывает основы компьютерного зрения, включая обработку изображений, извлечение признаков, обнаружение объектов, отслеживание и распознавание, и содержит практические примеры того, как эти методы могут быть применены к реальным проблемам. Книга начинается с введения основ компьютерного зрения, включая обработку изображений и извлечение признаков, а затем углубляется в более продвинутые темы, такие как обнаружение объектов, отслеживание и распознавание. Автор приводит подробное объяснение каждой техники, а также практические примеры и фрагменты кода, чтобы помочь читателям понять концепции. Книга также охватывает последние достижения в области компьютерного зрения, включая методы глубокого обучения и их применение в реальных сценариях.
livre couvre les bases de la vision par ordinateur, y compris le traitement d'images, l'extraction de traits, la détection d'objets, le suivi et la reconnaissance, et contient des exemples pratiques de la façon dont ces méthodes peuvent être appliquées à des problèmes réels. L'apprentissage de la vision par ordinateur avec PyTorch et Machine arning est un guide complet pour comprendre les techniques de vision par ordinateur avec PyTorch et Machine arning. livre couvre les bases de la vision par ordinateur, y compris le traitement d'images, l'extraction de traits, la détection d'objets, le suivi et la reconnaissance, et contient des exemples pratiques de la façon dont ces techniques peuvent être appliquées à des problèmes réels. livre commence par l'introduction des bases de la vision par ordinateur, y compris le traitement des images et l'extraction des traits, puis s'oriente vers des sujets plus avancés tels que la détection d'objets, le suivi et la reconnaissance. L'auteur donne une explication détaillée de chaque technique, ainsi que des exemples pratiques et des fragments de code pour aider les lecteurs à comprendre les concepts. livre couvre également les dernières avancées dans le domaine de la vision par ordinateur, y compris les techniques d'apprentissage profond et leur application dans des scénarios réels.
Il libro comprende le basi della visione del computer, tra cui l'elaborazione delle immagini, l'estrazione dei segni, l'individuazione degli oggetti, il monitoraggio e il riconoscimento, e fornisce esempi pratici di come questi metodi possono essere applicati a problemi reali. L'apprendimento della visione informatica tramite apprendimento automatico e PyTorch è una guida completa per la comprensione della tecnologia della visione informatica attraverso l'apprendimento automatico e PyTorch. Il libro comprende le basi della visione del computer, tra cui l'elaborazione delle immagini, l'estrazione dei segni, l'individuazione degli oggetti, il monitoraggio e il riconoscimento, e fornisce esempi pratici di come questi metodi possono essere applicati a problemi reali. Il libro inizia con l'introduzione di basi di visione del computer, tra cui l'elaborazione delle immagini e l'estrazione dei segni, per poi approfondire temi più avanzati, come l'individuazione degli oggetti, il monitoraggio e il riconoscimento. L'autore fornisce una spiegazione dettagliata di ogni tecnica e esempi pratici e frammenti di codice per aiutare i lettori a comprendere i concetti. Il libro comprende anche gli ultimi sviluppi della visione informatica, inclusi i metodi di apprendimento approfondito e la loro applicazione in scenari reali.
Das Buch behandelt die Grundlagen der Computer Vision, einschließlich Bildverarbeitung, Merkmalsextraktion, Objekterkennung, Tracking und Erkennung, und enthält praktische Beispiele, wie diese Techniken auf reale Probleme angewendet werden können. Computer Vision Mastering mit PyTorch und Machine arning ist ein umfassender itfaden zum Verständnis der Computer Vision-Technik mit PyTorch und Machine arning. Das Buch behandelt die Grundlagen der Computer Vision, einschließlich Bildverarbeitung, Merkmalsextraktion, Objekterkennung, Tracking und Erkennung, und enthält praktische Beispiele dafür, wie diese Techniken auf reale Probleme angewendet werden können. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des Computer-Sehens, einschließlich Bildverarbeitung und Merkmalsextraktion, und geht dann tiefer in fortgeschrittenere Themen wie Objekterkennung, Tracking und Erkennung. Der Autor gibt eine detaillierte Erklärung jeder Technik sowie praktische Beispiele und Code-Fragmente, um den sern zu helfen, die Konzepte zu verstehen. Das Buch behandelt auch die neuesten Fortschritte in Computer Vision, einschließlich Deep-arning-Techniken und deren Anwendung in realen Szenarien.
Książka obejmuje podstawy wizji komputerowej, w tym przetwarzania obrazu, ekstrakcji funkcji, wykrywania obiektów, śledzenia i rozpoznawania, oraz dostarcza praktycznych przykładów tego, jak techniki te mogą być stosowane do problemów świata rzeczywistego. Mastering widzenie komputera z PyTorch i uczenie maszynowe jest kompleksowym przewodnikiem do zrozumienia technologii wizji komputera z PyTorch i uczenia maszynowego. Książka obejmuje podstawy wizji komputerowej, w tym przetwarzanie obrazu, ekstrakcję funkcji, wykrywanie obiektów, śledzenie i rozpoznawanie, oraz dostarcza praktycznych przykładów tego, jak techniki te mogą być stosowane do problemów świata rzeczywistego. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw wizji komputerowej, w tym przetwarzania obrazów i ekstrakcji funkcji, przed zagłębieniem się w bardziej zaawansowane tematy, takie jak wykrywanie obiektów, śledzenie i rozpoznawanie. Autor dostarcza szczegółowe wyjaśnienie każdej techniki, jak również praktycznych przykładów i snajperów kodu, aby pomóc czytelnikom zrozumieć pojęcia. Książka obejmuje również ostatnie postępy w zakresie wizji komputerowej, w tym techniki głębokiego uczenia się i ich zastosowanie w scenariuszach rzeczywistych.
הספר מכסה את היסודות של ראייה ממוחשבת, כולל עיבוד תמונה, מיצוי תכונה, איתור אובייקטים, איתור והכרה, ומספק דוגמאות מעשיות מיפוי ראייה ממוחשבת בעזרת PyTorch ולימוד מכונה הוא מדריך מקיף להבנת טכנולוגיית ראייה ממוחשבת בעזרת PyTorch ולמידת מכונה. הספר מכסה את יסודות הראייה הממוחשבת, כולל עיבוד תמונה, מיצוי תכונה, איתור אובייקטים, מעקב והכרה, ומספק דוגמאות מעשיות לאופן שבו ניתן ליישם את הטכניקות הללו לבעיות בעולם האמיתי. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את יסודות הראייה הממוחשבת, כולל עיבוד תמונה ומיצוי תכונה, לפני שהוא מתעמק בנושאים מתקדמים יותר כגון זיהוי אובייקטים, איתור והכרה. המחבר מספק הסבר מפורט של כל טכניקה, כמו גם דוגמאות מעשיות וקטעי קוד כדי לעזור לקוראים להבין מושגים. הספר גם סוקר את ההתקדמות האחרונה בראייה ממוחשבת, כולל טכניקות למידה עמוקה ויישומם בתרחישים של העולם האמיתי.''
Kitap, görüntü işleme, özellik çıkarma, nesne algılama, izleme ve tanıma dahil olmak üzere bilgisayar vizyonunun temellerini kapsar ve bu tekniklerin gerçek dünya problemlerine nasıl uygulanabileceğine dair pratik örnekler sunar. PyTorch ve makine öğrenimi ile bilgisayar vizyonuna hakim olmak, PyTorch ve makine öğrenimi ile bilgisayar görme teknolojisini anlamak için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, görüntü işleme, özellik çıkarma, nesne algılama, izleme ve tanıma dahil olmak üzere bilgisayar vizyonunun temellerini kapsar ve bu tekniklerin gerçek dünya problemlerine nasıl uygulanabileceğine dair pratik örnekler sunar. Kitap, nesne algılama, izleme ve tanıma gibi daha gelişmiş konulara girmeden önce görüntü işleme ve özellik çıkarma dahil olmak üzere bilgisayar vizyonunun temellerini tanıtarak başlıyor. Yazar, okuyucuların kavramları anlamalarına yardımcı olmak için her bir tekniğin yanı sıra pratik örnekler ve kod parçacıkları hakkında ayrıntılı bir açıklama sunar. Kitap aynı zamanda derin öğrenme teknikleri ve gerçek dünya senaryolarındaki uygulamaları da dahil olmak üzere bilgisayar vizyonundaki son gelişmeleri kapsamaktadır.
يغطي الكتاب أساسيات الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك معالجة الصور، واستخراج الميزات، وكشف الأشياء، والتتبع والتعرف عليها، ويقدم أمثلة عملية لكيفية تطبيق هذه التقنيات على مشاكل العالم الحقيقي. يعد إتقان رؤية الكمبيوتر باستخدام PyTorch والتعلم الآلي دليلًا شاملاً لفهم تقنية رؤية الكمبيوتر باستخدام PyTorch والتعلم الآلي. يغطي الكتاب أساسيات الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك معالجة الصور، واستخراج الميزات، وكشف الكائنات، والتتبع والتعرف عليها، ويقدم أمثلة عملية لكيفية تطبيق هذه التقنيات على مشاكل العالم الحقيقي. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات رؤية الكمبيوتر، بما في ذلك معالجة الصور واستخراج الميزات، قبل الخوض في موضوعات أكثر تقدمًا مثل اكتشاف الكائنات وتتبعها والتعرف عليها. يقدم المؤلف شرحًا مفصلاً لكل تقنية، بالإضافة إلى أمثلة عملية ومقتطفات رمزية لمساعدة القراء على فهم المفاهيم. يغطي الكتاب أيضًا التطورات الأخيرة في رؤية الكمبيوتر، بما في ذلك تقنيات التعلم العميق وتطبيقها في سيناريوهات العالم الحقيقي.
本書涵蓋了計算機視覺的基礎,包括圖像處理,特征提取,對象檢測,跟蹤和識別,並提供了如何將這些技術應用於實際問題的實際示例。通過PyTorch和機器學習掌握計算機視覺是了解PyTorch和機器學習的計算機視覺技術的全面指南。該書涵蓋了計算機視覺的基礎,包括圖像處理,特征提取,對象檢測,跟蹤和識別,並提供了如何將這些技術應用於實際問題的實際示例。該書首先介紹了計算機視覺的基礎知識,包括圖像處理和特征提取,然後深入研究了諸如物體檢測,跟蹤和識別之類的更高級的主題。作者對每種技術進行了詳細的解釋,並提供了實例和代碼片段,以幫助讀者理解概念。該書還涵蓋了計算機視覺的最新發展,包括深度學習技術及其在現實世界中的應用。

You may also be interested in:

Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0 Discover, Design, and Build Cutting-Edge High Performance Computer Vision Solutions with PyTorch 2.0 and Deep Learning Techniques
Mastering Computer Vision with PyTorch and Machine Learning
Mastering Computer Vision with PyTorch and Machine Learning
Mastering Computer Vision with PyTorch and Machine Learning
Building Transformer Models with PyTorch 2.0 NLP, computer vision, and speech processing with PyTorch and Hugging Face
Building Transformer Models with PyTorch 2.0 NLP, computer vision, and speech processing with PyTorch and Hugging Face
Building Transformer Models with PyTorch 2.0: NLP, computer vision, and speech processing with PyTorch and Hugging Face (English Edition)
Computer Vision - ACCV 2022: 16th Asian Conference on Computer Vision, Macao, China, December 4-8, 2022, Proceedings, Part IV (Lecture Notes in Computer Science)
Neural Network Computer Vision with OpenCV 5: Build computer vision solutions using Python and DNN module (English Edition)
Neural Network Computer Vision with OpenCV 5 Build computer vision solutions using Python and DNN module
Neural Network Computer Vision with OpenCV 5 Build computer vision solutions using Python and DNN module
Learning OpenCV 5 Computer Vision with Python, Fourth Edition: Tackle computer vision and machine learning with the newest tools, techniques and algorithms
Deep Learning and AI Superhero Mastering TensorFlow, Keras, and PyTorch Advanced Machine Learning and AI, Neural Networks, and Real-World Projects (Mastering the AI Revolution)
Computer Vision Object Detection In Adversarial Vision
Computer Vision Object Detection In Adversarial Vision
Mastering PyTorch - Second Edition,
Mastering Github Pages A Beginner|s Guide (Mastering Computer Science)
Mastering C++ Programming Language A Beginner|s Guide (Mastering Computer Science)
Mastering Unreal Engine A Beginner|s Guide (Mastering Computer Science)
Mastering Ruby on Rails A Beginner|s Guide (Mastering Computer Science)
Mastering C++ Programming Language: A Beginner|s Guide (Mastering Computer Science)
Mastering Swift A Beginner|s Guide (Mastering Computer Science)
Mastering Git A Beginner|s Guide (Mastering Computer Science)
Mastering Sketch A Beginner|s Guide (Mastering Computer Science)
Mastering Unity A Beginner|s Guide (Mastering Computer Science)
Mastering CSS: A Beginner|s Guide (Mastering Computer Science)
Mastering Ui Mockups and Frameworks (Mastering Computer Science)
Mastering HTML (Mastering Computer Science)
Mastering jQuery (Mastering Computer Science)
Computer Vision - ECCV 2020 Workshops: Glasgow, UK, August 23-28, 2020, Proceedings, Part V (Lecture Notes in Computer Science)
Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications: 22nd Iberoamerican Congress, CIARP 2017, Valparaiso, Chile, November … Notes in Computer Science Book 10657)
Handbook of Mathematical Models and Algorithms in Computer Vision and Imaging: Mathematical Imaging and Vision
Computer Vision
Fundamentals of Computer Vision
Foundations of Computer Vision
Foundations of Computer Vision
Infrastructure Computer Vision
Решение задач глубокого обучения с использованием фреймворков Pytorch и Pytorch Lightning
Решение задач глубокого обучения с использованием фреймворков Pytorch и Pytorch Lightning
Решение задач глубокого обучения с использованием фреймворков Pytorch и Pytorch Lightning