深度学习之PyTorch物体检测实战 pdf+azw3+epub+mobi

详解物体检测的概念、发展、经典实现方法及Faster RCNN、SSD、YOLO三大经典检测器

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深度学习之PyTorch物体检测实战

作者: 董洪义
出版社: 机械工业出版社
出版年: 2020-1-1

长江学者特聘教授王田苗、百度自动驾驶技术总监陶吉等7位专家力荐
提供完整的源代码文件及相关的论文导引
系统介绍物体检测的相关概念、发展和经典实现方法
用PyTorch从代码角度详解Faster RCNN、SSD和YOLO三个经典检测器
详细讲解物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来发展趋势

一分钟了解《深度学习之PyTorch物体检测实战》:
学习物体检测需要哪些基础知识?
如何成为PyTorch框架的“老司机”?
怎样理解Faster RCNN、SSD与YOLO?
什么是Anchor与NMS?该如何改进?
如何实现轻量化检测网络?
如何缓解样本不均衡与过拟合问题?
如何解决多尺度检测与拥挤遮挡检测?
物体检测未来的发展趋势如何?
如何选择适合自己应用的检测器?
……

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源代码(需要下载)

内容简介

《深度学习之PyTorch物体检测实战》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,《深度学习之PyTorch物体检测实战》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。

《深度学习之PyTorch物体检测实战》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。

《深度学习之PyTorch物体检测实战》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,《深度学习之PyTorch物体检测实战》还适合作为深度学习培训机构的教材使用。

电子书信息

文件类型:电子书 E-book 包括(epub,azw3,mobi,pdf,txt,docx)

下载方式:网盘下载 SkyDrive

语言(Language):简体中文(Chinese)

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深度学习之PyTorch物体检测实战 - 电子书清单

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作者简介

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。

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