PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰
《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰》全面介紹了自動駕駛系統中深度學習視覺感知的相關知識，包括深度神經網絡和深度卷積神經網絡的基本理論，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》對自動駕駛工程實踐中很重要但經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、Anaconda和Docker等環境配置工具、C++開發環境搭建、神經網絡壓縮、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》各個任務都由PyTorch實現，模型部署的代碼則提供C++實現，并附帶一個中等規模的自動駕駛數據集用于示例。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環境，且提供了商業友好的代碼許可證。《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰》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。
·15.8萬字
