OpenCV TensorFlow深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺實(shí)戰(zhàn)

讀書筆記模板OpenCV+TensorFlow深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺實(shí)戰(zhàn)01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖視覺深度圖像深度實(shí)戰(zhàn)程序數(shù)據(jù)視覺小結(jié)第章算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積基礎(chǔ)數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)深度計(jì)算機(jī)理論本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書旨在掌握深度學(xué)習(xí)基本知識和特性的基礎(chǔ)上，培養(yǎng)使用TensorFlow+OpenCV進(jìn)行實(shí)際編程以解決圖像處理相關(guān)問題的能力。全書力求通過通俗易懂的語言和詳細(xì)的程序分析，介紹TensorFlow的基本用法、高級模型設(shè)計(jì)和對應(yīng)的程序編寫。本書共13章，內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系、Python的安裝和使用、Python數(shù)據(jù)處理及可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)的理論和算法、計(jì)算機(jī)視覺處理庫OpenCV、OpenCV圖像處理實(shí)戰(zhàn)、TensorFlow基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和使用、TensorFlow數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建與讀取、BP神經(jīng)絡(luò)、反饋神經(jīng)絡(luò)、卷積神經(jīng)絡(luò)等。本書強(qiáng)調(diào)理論實(shí)際，著重介紹TensorFlow+OpenCV解決圖像識別的應(yīng)用，提供大量數(shù)據(jù)集供讀者使用，并以代碼的形式實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型實(shí)例供讀者參考。本書既可作為學(xué)習(xí)人工神經(jīng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、TensorFlow程序設(shè)計(jì)以及圖像處理等相關(guān)內(nèi)容的程序設(shè)計(jì)人員的自學(xué)用書，也可作為高等院校和培訓(xùn)學(xué)校相關(guān)專業(yè)的教材使用。讀書筆記讀書筆記把邏輯回歸當(dāng)作回歸，類似的錯誤比比皆是。一塌糊涂的一本書。但好歹找確實(shí)是研究這個方向的學(xué)生寫，并且加強(qiáng)審核和風(fēng)格統(tǒng)一吧…有些書一星是因?yàn)樗褪且恍撬健Ｄ夸浄治鰧懽鞅緯脑虮緯膬?yōu)勢本書的內(nèi)容本書的特點(diǎn)內(nèi)容簡介本書適合人群示例代碼下載內(nèi)容簡介1.1計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系1.3本章小結(jié)1.2計(jì)算機(jī)視覺學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)與研究方向第1章計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)2.1Python基本安裝和用法2.3TensorFlow類庫的下載與安裝（基于GPU模式）2.2TensorFlow類庫的下載與安裝（基于CPU模式）第2章Python的安裝與使用2.4OpenCV類庫的下載與安裝2.6本章小結(jié)2.5Python常用類庫中的threading第2章Python的安裝與使用3.1從小例子起步——NumPy的初步使用3.2圖形化數(shù)據(jù)處理——Matplotlib包的使用3.3深度學(xué)習(xí)理論方法——相似度計(jì)算3.4數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)可視化展示3.5Python數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)戰(zhàn)——某地降水的關(guān)系處理3.6本章小結(jié)010302040506第3章Python數(shù)據(jù)處理及可視化4.1機(jī)器學(xué)習(xí)基本分類4.2機(jī)器學(xué)習(xí)基本算法4.3算法的理論基礎(chǔ)4.4回歸算法第4章深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)——機(jī)器學(xué)習(xí)4.6本章小結(jié)4.5機(jī)器學(xué)習(xí)的其他算法——決策樹第4章深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)——機(jī)器學(xué)習(xí)5.1認(rèn)識OpenCV5.2OpenCV基本的圖片讀取5.3OpenCV的卷積核處理5.4本章小結(jié)第5章計(jì)算機(jī)視覺處理庫OpenCV6.1圖片的自由縮放以及邊緣裁剪6.3本章小結(jié)6.2使用OpenCV擴(kuò)大圖像數(shù)據(jù)庫第6章OpenCV圖像處理實(shí)戰(zhàn)7.1TensorFlow游樂場7.3本章小結(jié)7.2HelloTensorFlow第7章LetsplayTensorFlow8.1TensorFlow的安裝8.3TensorFlow矩陣計(jì)算8.2TensorFlow常量、變量和數(shù)據(jù)類型第8章HelloTensorFlow，從0到18.5本章小結(jié)8.4HelloTensorFlow第8章HelloTensorFlow，從0到19.1BP神經(jīng)絡(luò)簡介9.2BP神經(jīng)絡(luò)兩個基礎(chǔ)算法詳解9.3TensorFlow實(shí)戰(zhàn)——房屋價格的計(jì)算9.4反饋神經(jīng)絡(luò)反向傳播算法介紹9.5本章小結(jié)12345第9章TensorFlow重要算法基礎(chǔ)10.1TensorFlow的隊(duì)列10.2CSV文件的創(chuàng)建與讀取10.3TensorFlow文件的創(chuàng)建與讀取10.4本章小結(jié)第10章TensorFlow數(shù)據(jù)的生成與讀取11.2卷積神經(jīng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)詳解11.1卷積運(yùn)算基本概念第11章卷積神經(jīng)絡(luò)的原理11.4本章小結(jié)11.3TensorFlow實(shí)現(xiàn)LeNet實(shí)例第11章卷積神經(jīng)絡(luò)的原理12.1反饋神經(jīng)絡(luò)算法12.3本章小結(jié)12.2使用卷積神經(jīng)絡(luò)分辨CIFAR-10數(shù)據(jù)集第12章卷積神經(jīng)絡(luò)公式的推導(dǎo)與應(yīng)用13.1AlexNet簡介13.3本章小結(jié)13.2實(shí)戰(zhàn)貓狗大戰(zhàn)——AlexNet模型第13章貓狗大戰(zhàn)——實(shí)戰(zhàn)AlexNet圖像識別作者介紹同名作者介紹這是《OpenCV+TensorF