深度学习之PyTorch物体检测实战 PDF ePub MOBI

本书从概念、发展、经典实现方法等几个方面系统地介绍了物体检测的相关知识，重点介绍了Faster RCNN、SDD和YOLO这三个经典的检测器，并利用PyTorch框架从代码角度进行了细致讲解。另外，本书进一步介绍了物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来的发展趋势，从实战角度给出了多种优秀的解决方法，便于读者更深入地掌握物体检测技术，从而做到在实际项目中灵活应用。

本书共10章，涵盖的主要内容有物体检测与PyTorch框架基础概念与背景知识；PyTorch基础知识；基础卷积网络Backbone；两阶经典检测器Faster RCNN；单阶多层检测器SSD；单阶经典检测器YOLO；模型加速之轻量化网络；物体检测细节处理；物体检测难点问题；物体检测的未来发展。

本书内容丰富，讲解通俗易懂，案例典型，实用性强，特别适合PyTorch框架爱好者和物体检测相关从业人员阅读，也适合深度学习和计算机视觉领域的研究人员阅读。另外，本书还适合作为深度学习培训机构的教材使用。

内含源代码

董洪义

本科、硕士均毕业于北京航空航天大学。深度学习与PyTorch资深爱好者。

现任百度自动驾驶高级算法工程师。曾担任Phantom Tiger算法负责人、地平线智能驾驶部门算法实习生、北航国际拓展团团长。

曾经被评为北京航空航天大学年度人物。曾经获得了Kaggle竞赛银牌。本科期间成绩年级第一，曾前往日本、英国、比利时、荷兰等国的知名学校访问交流。

研究方向为自动驾驶感知、智能机器人与计算机视觉。有3年以上的深度学习研发经验。