计算机视觉解决方案日益普及，在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的进展。《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习开源框架TensorFlow 2，你将掌握如何使用卷积神经网络（CNN）完成视觉任务。《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》从计算机视觉和深度学习基础知识开始，教你如何从头开始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的Al库的特性，以及直观的Keras接口，继而高效地构建、训练和部署CNN。通过具体的代码示例，《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》展示了如何使用Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，以及如何使用YOLO、MaskR-CNN和U-Net提取特定内容。《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》还将介绍如何构建生成式对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）来生成和编辑图像，以及如何使用LSTM分析视频。在此过程中，你将深入了解迁移学习、数据增强、域适应，以及移动设备和Web部署等高级知识以及其他关键概念。通过阅读《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》，你将获得使用TensorFlow 2解决高级计算机视觉问题的理论知识和实际技能。通过阅读《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》，你将学到：如何从头开始创建神经网络。如何使用包括Inception和ResNet在内的现代神经网络架构进行图像分类。如何使用YOLO、MaskR-CNN和U-Net检测、分割图像中的目标。如何解决自动驾驶汽车开发和面部表情识别系统中的问题。如何使用迁移学习、GAN和域适应提升应用的性能。如何使用循环神经网络进行视频分析。如何在移动设备和浏览器上优化和部署神经网络。
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