电商--PYTHON深度学习+PYTORCH计算机视觉目标检测图像处理(套装)(全2册)

内容简介

《PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习》
深度学习是近年来计算机视觉应用在多个方面取得进步的驱动力。本书以实践为驱动，结合具体应用场景，基于真实数据集全面系统地介绍如何使用PyTorch解决50多个计算机视觉问题。
首先，你将学习使用NumPy和PyTorch从头开始构建神经网络（NN），并了解调整神经网络超参数的*佳实践。然后，你将学习如何使用卷积神经网络（CNN）和迁移学习完成图像分类任务，并理解其中的工作原理。随后，你将学习二维和三维多目标检测、图像分割、人体姿态估计等多个实际任务，并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架实现这些任务。在自编码器和GAN部分，本书将指导你学习面部表情替换、面部图像生成和面部表情处理技术。之后，你将学习如何将计算机视觉与NLP技术（如LSTM、transformer等）和强化学习技术（如深度Q学习等）相结合，实现OCR、图像标题生成、目标检测和汽车自动驾驶智能体等应用。*后，你将学习如何将神经网络模型部署到AWS云等实际应用场景。
《Python深度学习：基于PyTorch 第2版 》
这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，提供了全栈解决方案。
第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时俱进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、丰富性、针对性、易读性均得到了进一步提升，必能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。
全书一共19章，在结构上分为三大部分：
**部分（第1~4章） PyTorch基础
首先有针对性地讲解了Python和PyTorch的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了PyTorch的基础知识、神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容，帮助读者快速了解和掌握PyTorch。
第二部分（第5~10章） 深度学习基础
依次讲解了机器学习、视觉处理、自然语言处理、注意力机制、目标检测、语义分割、生成式深度学习等机器学习和深度学习的核心技术的原理和使用。
第三部分（第11~19章） 深度学习实战
通过实战案例的方式，详细讲解了PyTorch在人脸检测与识别、迁移学习、中英文互译、图像分类、语义分割、 生成模型、对抗攻击等领域的应用和解决方案。*后重点介绍了强化学习和深度强化学习的基础理论、常用算法及相关实例。
更为重要的是，为了让本书通俗易懂，在内容安排和写作方式上也颇花了一番心思。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。