📚 网上馆配 · 在线荐购平台

内容简介：本书分为四部分，共18章，第一部分讲解基于计算机视觉的深度学习基础，包括人工神经网络、PyTorch基础知识及深度神经网络构建；第二部分聚焦物体分类与检测，涉及卷积神经网络、迁移学习、物体检测技术及图像分割；第三部分探讨图像处理，涵盖自动编码器、生成对抗网络等；第四部分介绍计算机视觉与其他技术的融合，包括与强化学习、自然语言处理的结合，基础模型、稳定扩散应用及模型部署。