Mastering Computer Vision with PyTorch 2.0
Эта книга представляет собой всестороннее руководство по компьютерному зрению с использованием PyTorch 2.0 и методов глубокого обучения. Автор, опытный эксперт в области компьютерного зрения, делится практическими знаниями по проектированию, разработке и развертыванию высокопроизводительных решений для анализа изображений и видео.
Книга охватывает широкий спектр тем: от основ сверточных нейронных сетей до продвинутых архитектур, таких как трансформеры и генеративные модели. Особое внимание уделяется практическим аспектам: оптимизации производительности, работе с ограниченными ресурсами, развертыванию на мобильных устройствах и встраиваемых системах.
Читатели узнают, как создавать системы для распознавания объектов, сегментации изображений, анализа медицинских снимков, автономного вождения и других реальных задач. Каждая глава содержит примеры кода на PyTorch 2.0, которые можно адаптировать для собственных проектов.
Книга предназначена для специалистов по машинному обучению, инженеров компьютерного зрения и разработчиков AI-решений, желающих углубить свои знания и освоить современные инструменты PyTorch для создания production-ready систем компьютерного зрения.
