Titolo: TensorFlow 2.0 Computer Vision Cookbook: Implement machine learning solutions to overcome various computer vision challenges
Editore: Packt Publishing 2021-02-26
Data di pubblicazione: 2021
Lingua: Inglese
ISBN 10: 183882913X
ISBN 13: 9781838829131
Rilegatura: Paperback
Condizione: New

Descrizione articolo

Riassunto

Get well versed with state-of-the-art techniques to tailor training processes and boost the performance of computer vision models using machine learning and deep learning techniques

Key Features:

Develop, train, and use deep learning algorithms for computer vision tasks using TensorFlow 2.x
Discover practical recipes to overcome various challenges faced while building computer vision models
Enable machines to gain a human level understanding to recognize and analyze digital images and videos

Book Description:

Computer vision is a scientific field that enables machines to identify and process digital images and videos. This book focuses on independent recipes to help you perform various computer vision tasks using TensorFlow.

The book begins by taking you through the basics of deep learning for computer vision, along with covering TensorFlow 2.x's key features, such as the Keras and tf.data.Dataset APIs. You'll then learn about the ins and outs of common computer vision tasks, such as image classification, transfer learning, image enhancing and styling, and object detection. The book also covers autoencoders in domains such as inverse image search indexes and image denoising, while offering insights into various architectures used in the recipes, such as convolutional neural networks (CNNs), region-based CNNs (R-CNNs), VGGNet, and You Only Look Once (YOLO).

Moving on, you'll discover tips and tricks to solve any problems faced while building various computer vision applications. Finally, you'll delve into more advanced topics such as Generative Adversarial Networks (GANs), video processing, and AutoML, concluding with a section focused on techniques to help you boost the performance of your networks.

By the end of this TensorFlow book, you'll be able to confidently tackle a wide range of computer vision problems using TensorFlow 2.x.

What You Will Learn:

Understand how to detect objects using state-of-the-art models such as YOLOv3
Use AutoML to predict gender and age from images
Segment images using different approaches such as FCNs and generative models
Learn how to improve your network's performance using rank-N accuracy, label smoothing, and test time augmentation
Enable machines to recognize people's emotions in videos and real-time streams
Access and reuse advanced TensorFlow Hub models to perform image classification and object detection
Generate captions for images using CNNs and RNNs

Who this book is for:

This book is for computer vision developers and engineers, as well as deep learning practitioners looking for go-to solutions to various problems that commonly arise in computer vision. You will discover how to employ modern machine learning (ML) techniques and deep learning architectures to perform a plethora of computer vision tasks. Basic knowledge of Python programming and computer vision is required.

Informazioni sull?autore

Jes�s Mart�nez is the founder of the computer vision e-learning site DataSmarts. He is a computer vision expert and has worked on a wide range of projects in the field, such as a piece of people-counting software fed with images coming from an RGB camera and a depth sensor, using OpenCV and TensorFlow. He developed a self-driving car in a simulation, using a convolutional neural network created with TensorFlow, that worked solely with visual inputs. Also, he implemented a pipeline that uses several advanced computer vision techniques to track lane lines on the road, as well as providing extra information such as curvature degree.

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

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TBA

Diritto di recesso

Se sei un consumatore, puoi esercitare il tuo diritto di recesso seguendo le istruzioni riportate di seguito. Per "consumatore" si intende qualsiasi persona fisica che agisca per fini che non rientrano nel quadro della sua attivit� commerciale, industriale, artigianale o professionale.

Informazioni relative al diritto di recesso

Diritto di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Chiron Media, 2 Lester Way, OX10 1DW, Wallingford, United Kingdom, 44 8008085306, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

Per rispettare il termine di recesso, � sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso.

Effetti del recesso

Se recedi dal presente contratto, ti saranno rimborsati tutti i pagamenti che hai effettuato a nostro favore, compresi i costi di consegna (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di consegna diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto). Potremo trattenere dal rimborso le somme derivanti da una diminuzione del valore del prodotto risultante da una tua non necessaria manipolazione.

I rimborsi verranno effettuati senza indebito ritardo e in ogni caso non oltre 14 giorni dal giorno in cui siamo stati informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Detti rimborsi saranno effettuati utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente convenuto altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso. Il rimborso pu� essere sospeso fino al ricevimento dei beni oppure fino all'avvenuta dimostrazione da parte tua di aver rispedito i beni, se precedente.

Ti preghiamo di rispedire i beni o di consegnarli a Chiron Media, PO Box 318, OX10 1DW, Wallingford, United Kingdom, 44 8008085306, senza indebiti ritardi e in ogni caso entro 14 giorni dal giorno in cui hai comunicato il tuo recesso dal presente contratto. Il termine � rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione del bene diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni.

Eccezioni al diritto di recesso

Il diritto di recesso non si applica in caso di:

fornitura di giornali, periodici e riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento per la fornitura di tali pubblicazioni;
fornitura di contenuto digitale (inclusi applicazioni, software, ebook, MP3, ecc.) mediante un supporto non materiale (per esempio un CD o un DVD) se al momento dell'inoltro dell'ordine hai espressamente consentito all'inizio dell'esecuzione accettando la perdita del diritto di recesso in conseguenza dell'inizio di esecuzione.

Modulo di recesso tipo

(Compilare e restituire il presente modulo solo se si desidera recedere dal contratto)

Destinatario: (Chiron Media, 2 Lester Way, OX10 1DW, Wallingford, United Kingdom, 44 8008085306)

Con la presente io/noi (*) notifichiamo il recesso dal mio/nostro (*) contratto di vendita dei seguenti beni/servizi (*)

Ordinato il (*) /ricevuto il (*)

Nome del/dei consumatore(i)

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Firma del/dei consumatore(i) (solo se il presente modulo � notificato in versione cartacea)

Data

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