PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(簡體書)
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本書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。本書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。本書各個任務都由PyTorch實現,模型部署的代碼則提供C++實現,並附帶一個中等規模的自動駕駛數據集用於示例。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於生產環境,且提供了商業友好的代碼許可證。
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