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PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(zhàn)
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《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(zhàn)》全面介紹了自動駕駛系統(tǒng)中深度學習視覺感知的相關知識,包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論,深入講解了自動駕駛中常用的目標檢測、語義、實例分割和單目深度估計四種視覺感知任務。《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(zhàn)》對自動駕駛工程實踐中很重要但經(jīng)常被忽略的知識進行了全面總結,包括多任務模型的損失平衡、Ubuntu操作系統(tǒng)、Anaconda和Docker等環(huán)境配置工具、C++開發(fā)環(huán)境搭建、神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮、模型導出和量化、TensorRT推理引擎等和部署相關的技術。《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(zhàn)》各個任務都由PyTorch實現(xiàn),模型部署的代碼則提供C++實現(xiàn),并附帶一個中等規(guī)模的自動駕駛數(shù)據(jù)集用于示例。所有代碼都公開在Github公開源碼倉庫上,很多代碼可以直接用于生產(chǎn)環(huán)境,且提供了商業(yè)友好的代碼許可證。《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(zhàn)》適用于具備基本機器學習知識,有志于從事自動駕駛算法工作的學生,也適用于剛邁入職場,面對各種陌生技術無所適從的初級工程師。同時,本書也可供中高級算法工程師作為案頭常備書籍,以便查閱。

劉斯坦 ·程序設計 ·15.8萬字

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