HEA|  |02802nam0 2200337   450 
001|  |01042939
005|  |20240103155226.8
010|  |▼a978-7-302-62376-2▼dCNY69.80
100|  |▼a20230509d2023    em y0chiy50      ea
101|0 |▼achi
102|  |▼aCN▼b110000
105|  |▼aafk z   000yy
106|  |▼ar
200|1 |▼a计算机视觉▼Aji suan ji shi jue▼e飞-
   |  |桨深度学习实战▼f罗晓燕[等]编著▼g深度学习技术及应用国家-
   |  |工程研究中心,百度技术培训中心组编
210|  |▼a北京▼c清华大学出版社▼d2023
215|  |▼a251页▼d25cm
300|  |▼a水木书荟
304|  |▼a题名页题其他责任者:白浩杰, 党青青, 杜宇宁, 张宝昌-
314|  |▼a罗晓燕,副教授,博士生导师,北京航空航天大学东营研究院特-
   |  |聘专家。北京航空航天大学蓝天新秀、青年拔尖人才,中国航空学会-
   |  |航空电子与空中交通管理分会优秀青年学者。白浩杰,北京航空航天-
   |  |大学软件工程硕士、美国佛罗里达国际大学高性能数据库研究中心助-
   |  |理研究员。党青青,百度公司资深研发工程师。2015年从北京邮-
   |  |电大学毕业加入百度公司,参与飞桨深度学习框架的核心设计与研发-
   |  |。杜宇宁,博士,百度公司深度学习平台飞桨资深研发工程师。-
330|  |▼a本书在介绍深度学习、百度飞桨等相关知识的基础上,着重介绍-
   |  |了图像分类、目标检测、语义分割、人体关键点检测、图像生成、视-
   |  |频分类、图像文本检测和识别、图像识别等计算机视觉任务的实现原-
   |  |理及深度学习模型框架,并通过具体案例来详细介绍各任务的实现细-
   |  |节。全书分为理论篇和实战篇。理论篇(第1~4章)梳理了计算机-
   |  |视觉技术的发展历程、主要任务、行业应用系统,同时简要介绍了深-
   |  |度学习开发框架、飞桨(PaddlePaddle)开发平台,以-
   |  |及深度学习的基础知识与网络模型架构。实战篇(第5~12章)结-
   |  |合计算机视觉的各个任务要求与技术发展,对其中经典的深度学习算-
   |  |法模型进行介绍。全书提供了实例代码,详解了在飞桨开发框架下各-
   |  |任务的模型实现过程。
517|1 |▼a飞桨深度学习实战▼Afei jiang shen du -
   |  |xue xi shi zhan
606|0 |▼a计算机视觉▼Aji suan ji shi jue
690|  |▼aTP302.7▼v5
701| 0|▼a罗晓燕▼Aluo xiao yan▼4编著
701| 0|▼a白浩杰▼Abai hao jie▼4编著
701| 0|▼a党青青▼Adang qing qing▼4编著
701| 0|▼a杜宇宁▼Adu yu ning▼4编著
701| 0|▼a张宝昌▼Azhang bao chang▼4编著
712|02|▼a深度学习技术及应用国家工程研究中心▼Ashen du x-
   |  |ue xi ji shu ji ying yong guo -
   |  |jia gong cheng yan jiu zhong xin▼4组编
712|02|▼a百度技术培训中心▼Abai du ji shu pei -
   |  |xun zhong xin▼4组编
801| 0|▼aCN▼b801001▼c20240103