Computer Vision & Pattern Recognition Handbook : Classical Algorithms to Deep Learning, Vision Transformers, Object Detection, OpenCV & PyTorch for Production Systems
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Sep 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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N° de ref. del artículo 9798178167274
- Título
- Computer Vision & Pattern Recognition Handbook : Classical Algorithms to Deep Learning, Vision Transformers, Object Detection, OpenCV & PyTorch for Production Systems
- Autor
- Lira Byte
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Sep 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798178167274
- Peso del artículo
- 1084 gramos
- Dimensiones
- 279x216x24 mm
A computer vision model can look excellent in testing—and still fail the moment it meets the real world…
Does a model that performs well in validation suddenly produce false detections after deployment?
Is classical computer vision, camera calibration, or geometric vision becoming a weak spot despite stronger deep-learning skills?
Does technical material explain what an algorithm does without making clear when to use it, why it fails, or how to get it into production?
Computer Vision & Pattern Recognition Handbook is designed as a practical desk reference for working engineers, robotics and automation practitioners, manufacturing teams, inspection specialists, machine-learning engineers, and self-taught computer vision developers. Its focus is the complete path from image acquisition and classical OpenCV techniques through machine learning, PyTorch, CNNs, object detection, segmentation, Vision Transformers, embeddings, multimodal systems, evaluation, debugging, optimization, edge deployment, and production monitoring.
Inside, you’ll learn to:
- Understand the Vision Pipeline — Connect image acquisition, preprocessing, models, decisions, and deployment.
- Strengthen Classical CV Skills — Revisit OpenCV, geometry, calibration, features, and image processing.
- Choose the Right Approach — Compare classical vision, traditional machine learning, and deep learning.
- Frame the Actual Task — Distinguish classification, detection, segmentation, recognition, retrieval, and inspection.
- Build Better Representations — Understand engineered features and learned visual representations.
- Train with PyTorch — Move from tensors and CNNs toward practical model development.
- Evaluate Honestly — Use precision, recall, IoU, calibration, and error analysis instead of relying blindly on accuracy.
- Find Silent Metric Lies — Identify failures hidden by aggregate validation results.
- Handle Domain Shift — Prepare for lighting, cameras, compression, viewpoints, and environmental changes.
- Explore Vision Transformers — Understand attention-based architectures and their practical trade-offs.
- Use Modern Representations — Work with embeddings, retrieval, self-supervised learning, and multimodal vision.
- Engineer Better Datasets — Improve collection, labeling, splitting, versioning, and coverage.
- Debug Systematically — Trace failures to data, preprocessing, models, software, or hardware.
- Optimize for Deployment — Consider latency, memory, compute, and edge-device constraints.
- Build for Production — Turn experimental models into monitored, maintainable vision systems.
The handbook consistently emphasizes the practical questions practitioners need answered: what to use, why to use it, how to implement it, and what can break in production.
A reader may already own major computer vision references, wonder whether another handbook is necessary, or worry that technical code will become outdated. Others may avoid traditional handbooks because they feel too math-heavy, too academic, or too broad to use at work.
This book takes a different practical approach: problem → options → trade-offs → implementation → failure modes. It connects classical computer vision with modern deep learning instead of treating them as competing eras, while keeping production constraints—data quality, camera behavior, metrics, latency, hardware, distribution shift, and monitoring—part of the engineering discussion.
If you want to strengthen classical CV while keeping pace with PyTorch, Vision Transformers, and modern visual systems, then make this handbook part of the toolkit.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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