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商品簡介
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本教材主要內容包括計算機視覺歷史回顧與介紹、數據驅動的圖像分類方式：K最近鄰與線性分類器、線性分類器損失函數與最優化、反向傳播與神經網絡、神經網絡的訓練、卷積神經網絡、遷移學習之物體定位與檢測、卷積神經網絡的可視化與進一步理解、卷積神經網絡工程實踐技巧、深度學習開源庫使用介紹、圖像分割與注意力模型、視頻檢測與無監督學習等。本書適合高等學校圖像處理、模式識別、機器視覺、人工智能相關專業本科高年級學生和研究生使用，也可作為相關專業領域科研工作者參考書。
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