計算機(jī)視覺實(shí)戰(zhàn)：語義分割與目標(biāo)檢測

　　本書主要介紹了計算機(jī)視覺中的語義分割和目標(biāo)檢測的相關(guān)技術(shù)，重點(diǎn)講解了任務(wù)設(shè)定和度量指標(biāo)、基于深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型和算法方案，包括U-net相關(guān)模型、DeepLab系列模型、SAM模型，以及Faster R-CNN模型、YOLO系列模型等。另外，對于分割和檢測任務(wù)中的小樣本、弱監(jiān)督、小目標(biāo)等特殊設(shè)定下的算法思路和方案也通過典型模型進(jìn)行了講解。同時，書中也提供了多個簡單易上手的語義分割與目標(biāo)檢測的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。

　　賈壯，計算機(jī)視覺算法工程師，畢業(yè)于清華大學(xué)自動化系模式識別與智能系統(tǒng)方向。曾在華為、百度等單位從事多項(xiàng)算法項(xiàng)目研發(fā)工作。在相關(guān)期刊和會議中發(fā)表多篇論文，并獲得國際競賽獎項(xiàng)，對于算法設(shè)計及其應(yīng)用有豐富的經(jīng)驗(yàn)和比較深入的理解。