計算機視覺實戰(zhàn)：語義分割與目標檢測

　　本書主要介紹了計算機視覺中的語義分割和目標檢測的相關(guān)技術(shù)，重點講解了任務設定和度量指標、基于深度學習的經(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中的小樣本、弱監(jiān)督、小目標等特殊設定下的算法思路和方案也通過典型模型進行了講解。同時，書中也提供了多個簡單易上手的語義分割與目標檢測的實戰(zhàn)項目。

　　賈壯，計算機視覺算法工程師，畢業(yè)于清華大學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算法項目研發(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，對于算法設計及其應用有豐富的經(jīng)驗和比較深入的理解。