Keras图像深度学习实战

Keras是什么？它是⼀款⾮常流⾏的深度学习计算框架，利⽤keras只要⼗⼏⾏代码就能写出⼀个简单的神经⽹络训练模型。

Keras本⾝并不提供深度学习的计算引擎，实际它是利⽤TensorFlow或者Theano作为后端计算引擎的，但它封装了众多API接⼜，使⽤者只要了解其封装层的特性就能灵活应⽤于各种应⽤场景。是作为深度学习开发者的编程利器。

Keras有两⼤最显著的特点：⼀是编程接⼜简单，封装了众多TensorFlow和Theano细节；⼆是可在多种机器学习引擎之间⾃由切换，⽬前⽀持TensorFlow和Theano两种，其作者有意未来扩展到其他引擎。

本书不打算涉及Keras的各个⽅⾯，⽽只是聚焦在图像处理领域，并结合图像处理的其他函数综合运⽤到神经⽹络模型中，通过此书的学习和实战能达到熟练运⽤神经⽹络进⾏常规图像处理的程度。

本书共分成8个章节，第1章是Keras简介和环境搭建；第2～6章整体介绍Keras的软件框架，包含卷积层，池化层，损失函数，优化器等关键部件的使⽤说明；第7章介绍了常⽤的图像预处理技术，包括⾼斯滤波，轮廓检测等常⽤操作的介绍；第8章是实战篇，介绍Keras神经⽹络模型中常⽤的图像模型的设计⽅法，以及应⽤于视频领域的⼊门级介绍。本书是Keras神经⽹络中专注于图像识别领域的专业书籍，具有较强的实战性。

本书的⽬标⼈群主要定位为具有⼀定python编程基础，对深度学习原理有⼀定了解，并且对⼈⼯智能图像处理领域有浓厚兴趣的⼈群。