PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战

《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》全面介绍了自动驾驶系统中深度学习视觉感知的相关知识，包括深度神经网络和深度卷积神经网络的基本理论，深入讲解了自动驾驶中常用的目标检测、语义、实例分割和单目深度估计四种视觉感知任务。 《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》对自动驾驶工程实践中很重要但经常被忽略的知识进行了全面总结，包括多任务模型的损失平衡、Ubuntu操作系统、Anaconda和Docker等环境配置工具、C++开发环境搭建、神经网络压缩、模型导出和量化、TensorRT推理引擎等和部署相关的技术。 《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》各个任务都由PyTorch实现，模型部署的代码则提供C++实现，并附带一个中等规模的自动驾驶数据集用于示例。所有代码都公开在Github公开源码仓库上，很多代码可以直接用于生产环境，且提供了商业友好的代码许可证。 《PyTorch自动驾驶视觉感知算法实战》适用于具备基本机器学习知识，有志于从事自动驾驶算法工作的学生，也适用于刚迈入职场，面对各种陌生技术无所适从的初级工程师。同时，本书也可供中高级算法工程师作为案头常备书籍，以便查阅。

这是一本专注于自动驾驶领域中深度学习视觉感知技术的书籍。这本书全面介绍了自动驾驶系统中深度学习视觉感知的相关知识，包括深度神经网络和深度卷积神经网络的基本理论，深入讲解了自动驾驶中常用的目标检测、语义、实例分割和单目深度估计四种视觉感知任务。 在书中，首先介绍了卷积神经网络的理论基础，包括神经网络回顾、什么是卷积神经网络、卷积神经网络的组成细节以及卷积神经网络的训练。接着，书中详细讲解了深度学习开发环境及常用工具库，包括硬件和操作系统、Python开发环境管理、常用的Python包以及GPU加速的深度学习和科学计算库PyTorch。 在介绍完基础知识后，书中深入讲解了神经网络的特征编码器——主干网络，包括什么是神经网络的主干网络、流行的主干网络以及使用TorchVision模型库提供的主干网络。然后，书中讲解了目标检测网络——识别车辆，包括目标检测基本概念、以Faster RCNN为代表的两阶段检测方法、以Yolo为代表的一阶段检测方法以及以CenterNet为代表的Anchor-Free方法。 此外，书中还讲解了语义分割与实例分割——逐像素分类，包括语义分割、使用PyTorch