Apply computer vision and machine learning concepts in developing business and industrial applications using a practical, step-by-step approach. The book comprises four main sections starting with setting up your programming environment and configuring your computer with all the prerequisites to run the code examples. Section 1 covers the basics of image and video processing with code examples of how to manipulate and extract useful information from the images. You will mainly use OpenCV with Python to work with examples in this section. Section 2 describes machine learning and neural network concepts as applied to computer vision. You will learn different algorithms of the neural network, such as convolutional neural network (CNN), region-based convolutional neural network (R-CNN), and YOLO. In this section, you will also learn how to train, tune, and manage neural networks for computer vision. Section 3 provides step-by-step examples of developing business and industrial applications, such as facial recognition in video surveillance and surface defect detection in manufacturing. The final section is about training neural networks involving a large number of images on cloud infrastructure, such as Amazon AWS, Google Cloud Platform, and Microsoft Azure. It walks you through the process of training distributed neural networks for computer vision on GPU-based cloud infrastructure. By the time you finish reading Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks and working through the code examples, you will have developed some real-world use cases of computer vision with deep learning. What You Will Learn · Employ image processing, manipulation, and feature extraction techniques· Work with various deep learning algorithms for computer vision · Train, manage, and tune hyperparameters of CNNs and object detection models, such as R-CNN, SSD, and YOLO · Build neural network models using Keras and TensorFlow · Discover best practices when implementing computer vision applications in business and industry· Train distributed models on GPU-based cloud infrastructure Who This Book Is For Data scientists, analysts, and machine learning and software engineering professionals with Python programming knowledge.
Apply computer vision and machine learning concepts in developing business and industrial applications using a practical, step-by-step approach. The book comprises four main sections starting with setting up your programming environment and configuring your computer with all the prerequisites to run the code examples. Section 1 covers the basics of image and video processing with code examples of how to manipulate and extract useful information from the images. You will mainly use OpenCV with Python to work with examples in this section. Section 2 describes machine learning and neural network concepts as applied to computer vision. You will learn different algorithms of the neural network, such as convolutional neural network (CNN), region-based convolutional neural network (R-CNN), and YOLO. In this section, you will also learn how to train, tune, and manage neural networks for computer vision. Section 3 provides step-by-step examples of developing business and industrial applications, such as facial recognition in video surveillance and surface defect detection in manufacturing. The final section is about training neural networks involving a large number of images on cloud infrastructure, such as Amazon AWS, Google Cloud Platform, and Microsoft Azure. It walks you through the process of training distributed neural networks for computer vision on GPU-based cloud infrastructure. By the time you finish reading Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks and working through the code examples, you will have developed some real-world use cases of computer vision with deep learning. What You Will Learn · Employ image processing, manipulation, and feature extraction techniques· Work with various deep learning algorithms for computer vision · Train, manage, and tune hyperparameters of CNNs and object detection models, such as R-CNN, SSD, and YOLO · Build neural network models using Keras and TensorFlow · Discover best practices when implementing computer vision applications in business and industry· Train distributed models on GPU-based cloud infrastructure Who This Book Is For Data scientists, analysts, and machine learning and software engineering professionals with Python programming knowledge.
Verkäufer bieten eine Reihe von Lieferoptionen an, sodass Sie die für Sie am besten geeignete auswählen können. Viele Verkäufer bieten kostenlose Lieferung an. Die Versandkosten und den voraussichtlichen Liefertermin finden Sie immer in einer Auflistung des Verkäufers. Während der Kaufabwicklung wird eine vollständige Liste der Lieferoptionen angezeigt. Dies können sein: Expressversand, Standardversand, Economy-Versand, Click & Collect, kostenlose lokale Abholung vom Verkäufer.
Ihre Optionen für die Rücksendung eines Artikels hängen davon ab, was Sie zurückgeben möchten, warum Sie ihn zurückgeben möchten und welche Rückgabebedingungen der Verkäufer hat. Wenn der Artikel beschädigt ist oder nicht mit der Auflistungsbeschreibung übereinstimmt, können Sie ihn zurückgeben, auch wenn die Rückgaberichtlinie des Verkäufers besagt, dass er keine Rücksendungen akzeptiert. Wenn Sie Ihre Meinung geändert haben und keinen Artikel mehr möchten, können Sie dennoch eine Rücksendung anfordern, der Verkäufer muss diese jedoch nicht akzeptieren. Wenn der Käufer seine Meinung zu einem Kauf ändert und einen Artikel zurückgeben möchte, muss er möglicherweise die Rücksendekosten bezahlen, abhängig von den Rückgabebedingungen des Verkäufers. Verkäufer können dem Käufer eine Rücksendeadresse und zusätzliche Rücksendeportoinformationen zur Verfügung stellen. Verkäufer zahlen für das Rückporto, wenn es ein Problem mit dem Artikel gibt. Wenn der Artikel beispielsweise nicht mit der Auflistungsbeschreibung übereinstimmt, beschädigt oder defekt ist oder gefälscht ist. Laut Gesetz haben Kunden in der Europäischen Union auch das Recht, den Kauf eines Artikels innerhalb von 14 Tagen ab dem Tag zu stornieren, an dem Sie die letzte von Ihnen bestellte Ware erhalten, oder ein von Ihnen angegebener Dritter (außer dem Spediteur) (falls separat geliefert). Dies gilt für alle Produkte mit Ausnahme von digitalen Artikeln (z. B. digitaler Musik), die Ihnen sofort mit Ihrer Bestätigung zur Verfügung gestellt werden, sowie für andere Artikel wie Video, DVD, Audio, Videospiele, Sex- und Sinnlichkeitsprodukte und Softwareprodukte, bei denen der Artikel verwendet wurde nicht versiegelt.
Verkäufer müssen nur dann eine Rückerstattung für bestimmte Artikel anbieten, wenn diese fehlerhaft sind, z. B.: Personalisierte Artikel und Sonderanfertigungen, verderbliche Artikel, Zeitungen und Zeitschriften, unverpackte CDs, DVDs und Computersoftware. Wenn Sie Ihr PayPal-Guthaben oder Bankkonto zur Einzahlung der ursprünglichen Zahlung verwendet haben, wird das zurückerstattete Geld auf Ihr PayPal-Guthaben zurückgeführt. Wenn Sie eine Kredit- oder Debitkarte verwendet haben, um die ursprüngliche Zahlung zu finanzieren, wird das zurückerstattete Geld auf Ihre Karte zurückgeführt. Der Verkäufer wird die Rückerstattung innerhalb von drei Arbeitstagen vornehmen, es kann jedoch bis zu 30 Tage dauern, bis Paypal die Überweisung verarbeitet. Bei Zahlungen, die teilweise von einer Karte und teilweise von Ihrem Guthaben / Ihrer Bank finanziert werden, wird das von Ihrer Karte abgezogene Geld auf Ihre Karte zurückgeführt und der Restbetrag wird auf Ihr PayPal-Guthaben zurückgeführt.