AI视觉算法入门与调优
读者对象:本书非常适合人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉初学者学习使用, 也可用作高等院校中相关专业的教材及参考书
本书通过具体的案例,循序渐进地讲解了计算机视觉和模型调优的相关内容。首先介绍基础知识,包括人工智能基础、计算机视觉基础、图像基础和编程基础相关知识;然后讲解传统计算机视觉技术和基于深度学习的计算机视觉,如卷积神经网络等;接着深入探讨算法原理,包括卷积、池化、批归一化、激活函数、残差结构、全连接、SoftMax等,并提供手写算法示例;最后介绍了模型在Python和C++中的实际应用以及性能优化技巧,如向量化、预加载和多线程等。