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。