本書使用PyTorch框架來討論計算機(jī)視覺算法及其應(yīng)用。首先介紹計算機(jī)視覺基礎(chǔ)，主題涉及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ResNet、YOLO、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和業(yè)內(nèi)使用的其他常規(guī)技術(shù)。隨后簡要概述PyTorch庫。接下來探究圖像分類問題、對象檢測技術(shù)以及如何在訓(xùn)練和運行推理的同時實現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)。最后通過一個完整的建模過程來闡述深度學(xué)習(xí)框架PyTorch是如何運用優(yōu)化技巧和模型AI可解釋性的。