Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x: Construya aplicaciones avanzadas de visión por ordenador utilizando técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Opiniones de los lectores

El libro está muy bien considerado como una excelente introducción a la visión por ordenador, que se adapta bien a los que tienen una formación en aprendizaje automático. Ofrece una mezcla equilibrada de teoría e implementaciones prácticas, con el apoyo de fragmentos de código utilizables y un útil repositorio de GitHub. Sin embargo, algunos usuarios opinan que falta cobertura de las aplicaciones de vídeo, y algunas secciones podrían beneficiarse de una exploración más profunda. En general, se considera un recurso valioso para adquirir conocimientos en el ámbito de la CV.

Buena introducción a la visión por computador, buenos ejemplos prácticos, explicaciones claras, fragmentos de código satisfactorios, útil repositorio de GitHub, ejemplos prácticos de implementación, autor comprensivo.

Falta cobertura de aplicaciones de vídeo, algunos conceptos podrían ser más intuitivos, algunas secciones como el reconocimiento de acciones y la segmentación semántica necesitan expansión, afirmaciones engañosas sobre el repintado de imágenes.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x: Build advanced computer vision applications using machine learning and deep learning techniques

Contenido del libro:

Aplicar arquitecturas de redes neuronales para construir aplicaciones de visión por ordenador de última generación utilizando el lenguaje de programación Python.

Características principales

⬤ Obtener una comprensión fundamental de la visión por ordenador avanzada y modelos de redes neuronales en uso hoy en día.

⬤ Cubrir tareas tales como visión de bajo nivel, clasificación de imágenes y detección de objetos.

⬤ Desarrolle modelos de aprendizaje profundo en plataformas en la nube y optimícelos utilizando TensorFlow Lite y el kit de herramientas OpenVINO.

Descripción del libro

La visión por computador permite a las máquinas obtener una comprensión de nivel humano para visualizar, procesar y analizar imágenes y vídeos. Este libro se centra en el uso de TensorFlow para ayudarle a aprender tareas avanzadas de visión por computador, como la adquisición, el procesamiento y el análisis de imágenes. Comenzará con los principios clave de la visión por computador y el aprendizaje profundo para construir una base sólida, antes de cubrir las arquitecturas de redes neuronales y comprender cómo funcionan en lugar de usarlas como una caja negra. A continuación, explorará arquitecturas como VGG, ResNet, Inception, R-CNN, SSD, YOLO y MobileNet. A medida que avance, aprenderá a utilizar métodos de búsqueda visual mediante el aprendizaje por transferencia. También cubrirá conceptos avanzados de visión artificial como la segmentación semántica, el repintado de imágenes con GAN, el seguimiento de objetos, la segmentación de vídeo y el reconocimiento de acciones. Más adelante, el libro se centra en cómo los conceptos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se pueden utilizar para realizar tareas como la detección de bordes y el reconocimiento facial. A continuación, descubrirá cómo desarrollar potentes modelos de redes neuronales en su PC y en diversas plataformas en la nube. Por último, aprenderá a realizar métodos de optimización de modelos para implementar modelos en dispositivos de borde para la inferencia en tiempo real. Al final de este libro, tendrá una sólida comprensión de la visión por ordenador y será capaz de desarrollar con confianza modelos para automatizar tareas.

Lo que aprenderás

⬤ Explorar métodos de extracción de características y recuperación de imágenes y visualizar diferentes capas del modelo de red neuronal.

⬤ Utilizar TensorFlow para diversos métodos de búsqueda visual para escenarios del mundo real.

⬤ Construir redes neuronales o ajustar parámetros para optimizar el rendimiento de los modelos.

⬤ Entender TensorFlow DeepLab para realizar segmentación semántica en imágenes y DCGAN para inpainting de imágenes.

⬤ Evalúe su modelo y optimícelo e intégrelo en su aplicación para operar a escala.

⬤ Póngase al día con las técnicas para realizar anotaciones manuales y automatizadas de imágenes.

A quién va dirigido este libro

Este libro es para profesionales de visión por computador, profesionales de procesamiento de imágenes, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de IA que tienen algún conocimiento de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y desean construir aplicaciones de visión por computador de nivel experto. Además de la familiaridad con TensorFlow, se requerirán conocimientos de Python para comenzar con este libro.