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【电子书】深度学习之 PyTorch 物体检测实战
书籍教程

深度学习之PyTorch物体检测实战

董洪义 编著


本书特色

1.系统介绍了PyTorch物体检测技术
本书深入物体检测这一基础又核心的技术,从其诞生背景、主流算法、难点问题、发展趋势等多个角度详细介绍了物体检测知识,并结合代码给出了多个算法的实现。


2.从代码角度详细介绍了物体检测的三大算法
本书介绍了Faster RCNN、SSD及YOLO这三个影响深远的检测算法,从代码层面详细介绍了它们所实现的每一个细节与难点,并进行了优缺点分析,而且给出了多种优化算法。


3.涵盖所有主流的物体检测算法
本书几乎涵盖所有主流的物体检测算法,包括VGGNet、ResNet、FPN、DenseNet和DetNet等卷积基础网络,以及从Faster RCNN、HyperNet、Mask RCNN、SSD、RefineDet、YOLO v1到YOLO v3、RetinaNet、CornerNet和CenterNet等物体检测算法,呈现给读者一个完整的知识体系。


4.给出了多个实际的物体检测实例,有很强的实用性
本书对PyTorch的知识体系进行了较为精炼的介绍,还结合物体检测算法重点介绍了PyTorch实现的多个物体检测实例。因此本书不仅是一本很好的PyTorch框架学习书籍,更是一本PyTorch物体检测实战宝典。


5.对物体检测技术常见的细节、难点及发展做了详细分析
本书不仅对物体检测技术的热门话题做了详细分析,例如非极大值抑制、样本不均衡、模型过拟合、多尺度检测、物体拥挤与遮挡等,而且对各种细节与常见问题做了详细分析,并给出了多种解决方法。


**电子书下载链接:
链接: https://pan.baidu.com/s/1-pBuN2DzG_yFOsSJzdyWNQ
提取码:提示:此内容登录后可查看

本书涉及的全部源代码都放在了GitHub上,需要读者自行下载。
源码下载地址:https://github.com/dongdonghy/Detection-PyTorch-Notebook


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