Mastering Neural Network Computer Vision with TensorFlow and Keras : A practical guide to image use cases like object detection, image segmentation, and text recognition (English Edition)
Idioma: inglés
Editorial: BPB Publications, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - DESCRIPTIONMastering Neural Network Computer Vision with TensorFlow and Keras provides a comprehensive guide to using TensorFlow and Keras for computer vision applications. The book enables readers to develop and exercise the skills needed to use sophisticated pre-trained computer vision models, build simple and more advanced neural network models, and optimize their performance.The different chapters of the book cover a comprehensive range of topics in computer vision and deep learning. The first chapter provides a theoretical introduction to computer vision and deep learning, and the second one provides an overview of TensorFlow and its capabilities. The subsequent chapters cover specific applications of neural networks in computer vision, such as image classification, image segmentation, and object detection, and how to tap into the power of transfer learning and pre-trained models to address those use cases. Finally, the remaining chapters cover how to design your own neural network, gather a proper dataset and train your model efficiently. They also cover image generation and ethical considerations around computer vision.By the end of this book, readers will have a strong understanding of the principles of deep learning and computer vision, as well as the skills needed to build advanced neural network models using TensorFlow.WHAT YOU WILL LEARN¿ Understand essential deep learning concepts and architectures specifically designed for modern computer vision applications.¿ Build practical expertise with Tensorflow and Keras while implementing pre-trained models for vision tasks.¿ Learn to fine-tune existing models and design new architectures for specific vision challenges.¿ Master techniques to improve model efficiency, training speed, and overall performance in real applications.¿ They will know how diffusion-based models work and how to use some of the most popular ones, like DALL-E or Stable Diffusion.WHO THIS BOOK IS FORThis book is for current or aspiring deep tech professionals, students, and anyone who wishes to understand the rewarding field of computer vision. More specifically, it will also have a great impact on computer vision engineers, robotics, image processing, and video processing engineers who are willing to learn how to use neural networks to boost their performance and results. …
N° de ref. del artículo 9789365897609
- Título
- Mastering Neural Network Computer Vision with TensorFlow and Keras : A practical guide to image use cases like object detection, image segmentation, and text recognition (English Edition)
- Autor
- Jean Anoma
- Editorial
- BPB Publications
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9365897602
- ISBN 13
- 9789365897609
- Peso del artículo
- 618 gramos
- Dimensiones
- 235x191x18 mm
Description
Mastering Neural Network Computer Vision with TensorFlow and Keras provides a comprehensive guide to using TensorFlow and Keras for computer vision applications. The book enables readers to develop and exercise the skills needed to use sophisticated pre-trained computer vision models, build simple and more advanced neural network models, and optimize their performance.
The different chapters of the book cover a comprehensive range of topics in computer vision and deep learning. The first chapter provides a theoretical introduction to computer vision and deep learning, and the second one provides an overview of TensorFlow and its capabilities. The subsequent chapters cover specific applications of neural networks in computer vision, such as image classification, image segmentation, and object detection, and how to tap into the power of transfer learning and pre-trained models to address those use cases. Finally, the remaining chapters cover how to design your own neural network, gather a proper dataset and train your model efficiently. They also cover image generation and ethical considerations around computer vision.
By the end of this book, readers will have a strong understanding of the principles of deep learning and computer vision, as well as the skills needed to build advanced neural network models using TensorFlow.
Key Features
● Master computer vision fundamentals through hands-on implementation with Tensorflow, from basics to advanced applications.
● Learn real-world techniques for preparing data, training models, and deploying computer vision solutions at scale.
● Explore state-of-the-art techniques, including transfer learning, generative models, and advanced vision tasks through practical projects.
What you will learn
● Understand essential deep learning concepts and architectures specifically designed for modern computer vision applications.
● Build practical expertise with Tensorflow and Keras while implementing pre-trained models for vision tasks.
● Learn to fine-tune existing models and design new architectures for specific vision challenges.
● Master techniques to improve model efficiency, training speed, and overall performance in real applications.
● They will know how diffusion-based models work and how to use some of the most popular ones, like DALL-E or Stable Diffusion.
Who this book is for
This book is for current or aspiring deep tech professionals, students, and anyone who wishes to understand the rewarding field of computer vision. More specifically, it will also have a great impact on computer vision engineers, robotics, image processing, and video processing engineers who are willing to learn how to use neural networks to boost their performance and results.
Table of Contents
1. Introduction to Neural Networks and Deep Learning
2. Introduction to TensorFlow and Keras
3. Presentation of Some Computer Vision Tasks and Related Dataset Structure
4. The Secret to a Great Model: A Great Dataset
5. Transfer Learning with TensorFlow and Keras
6. Segmentation with Neural Networks
7. Object Detection with Neural Networks
8. Using Pre-trained Models for Text Detection and Recognition
9. Using Pre-trained Models for Image Enhancement
10. Building Your Own Model with Keras
11. Training Your Own Model with Keras
12. Explainability of Results
13. Generative Models
14. Conclusion and Future Directions
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
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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.
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