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| 內容簡介： |
《PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习》
深度学习是近年来计算机视觉应用在多个方面取得进步的驱动力。本书以实践为驱动，结合具体应用场景，基于真实数据集全面系统地介绍如何使用PyTorch解决50多个计算机视觉问题。
首先，你将学习使用NumPy和PyTorch从头开始构建神经网络（NN），并了解调整神经网络超参数的最佳实践。然后，你将学习如何使用卷积神经网络（CNN）和迁移学习完成图像分类任务，并理解其中的工作原理。随后，你将学习二维和三维多目标检测、图像分割、人体姿态估计等多个实际任务，并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架实现这些任务。在自编码器和GAN部分，本书将指导你学习面部表情替换、面部图像生成和面部表情处理技术。之后，你将学习如何将计算机视觉与NLP技术（如LSTM、transformer等）和强化学习技术（如深度Q学习等）相结合，实现OCR、图像标题生成、目标检测和汽车自动驾驶智能体等应用。最后，你将学习如何将神经网络模型部署到AWS云等实际应用场景。
《Python深度学习：基于PyTorch 第2版 》
这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，提供了全栈解决方案。
第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时俱进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、丰富性、针对性、易读性均得到了进一步提升，必能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。
全书一共19章，在结构上分为三大部分：
第一部分（第1~4章） PyTorch基础
首先有针对性地讲解了Python和PyTorch的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了PyTorch的基础知识、神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容，帮助读者快速了解和掌握PyTorch。
第二部分（第5~10章） 深度学习基础
依次讲解了机器学习、视觉处理、自然语言处理、注意力机制、目标检测、语义分割、生成式深度学习等机器学习和深度学习的核心技术的原理和使用。
第三部分（第11~19章） 深度学习实战
通过实战案例的方式，详细讲解了PyTorch在人脸检测与识别、迁移学习、中英文互译、图像分类、语义分割、 生成模型、对抗攻击等领域的应用和解决方案。最后重点介绍了强化学习和深度强化学习的基础理论、常用算法及相关实例。
更为重要的是，为了让本书通俗易懂，在内容安排和写作方式上也颇花了一番心思。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。
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| 關於作者： |
V·基肖尔·阿耶德瓦拉
（V Kishore Ayyadevara）
他在知名技术公司从事数据科学领域的工作超过10年，目前负责开发各种前沿的分析解决方案。他领导的团队专注于使用人工智能解决医疗保健领域的问题。Kishore已经在机器学习、医疗保健和运营领域申请了8项专利。除本书外，他还撰写了4本机器学习和深度学习方面的书。
耶什万斯·雷迪
（Yeshwanth Reddy）
高级数据科学家，专注于前沿技术的研究和实现，以解决健康和计算机视觉领域的问题。他在OCR领域申请了4项专利。他还拥有2年的教学经验，为数千名学生讲授统计学、机器学习、人工智能和自然语言处理等方面的课程。
吴茂贵
资深大数据和人工智能技术专家，在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域工作超过20年。在基于Spark、TensorFlow、PyTorch等的机器学习和深度学习方面有大量的工程实践经验。著有《Python深度学习：基于TensorFlow》《深度实践Spark机器学习》《自己动手做大数据系统》《深入浅出Embedding原理解析与应用实践》等畅销书。
郁明敏
资深商业分析师，从事互联网金融算法研究工作，专注于大数据、机器学习以及数据可视化的相关领域，擅长 Python、Hadoop、Spark 等技术，拥有丰富的实战经验。曾获“江苏省TI杯大学生电子竞技大赛”二等奖和“华为杯全国大学生数学建模大赛”二等奖。
杨本法
高级算法工程师，工业表面缺陷检测设备开发架构师，在机器学习、文本挖掘、可视化等领域有多年实践经验。做过大型电商的推荐系统，知名手机厂商外壳表面检测设备。熟悉Hadoop、Spark生态圈的相关技术，对Python有丰富的实战经验。
李 涛
资深AI技术工程师，任职于携程(上海)科技有限公司，负责酒店排序推荐相关项目的数据分析和算法开发，对计算机视觉技术和搜索推荐系统有深刻的理解和丰富的实践经验。
张粤磊
国云大数据学院院长，飞谷云创始人，毕业于中国科技大学，原平安壹钱包大数据架构师。业内知名大数据专家，多部大数据畅销书作者。2016年以来每年都以高级专家和咨询顾问身份深入参与大数据、人工智能技术在行业的落地应用。
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| 目錄：
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《PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习》
目 录
译者序
前言
第一部分 面向计算机视觉的
深度学习基础知识
第1章 人工神经网络基础 2
1.1 比较人工智能与传统机器学习 3
1.2 人工神经网络的构建模块 4
1.3 实现前向传播 6
1.3.1 计算隐藏层的值 6
1.3.2 应用激活函数 7
1.3.3 计算输出层的值 9
1.3.4 计算损失值 9
1.3.5 前向传播的代码 11
1.4 实现反向传播 14
1.4.1 梯度下降的代码 15
1.4.2 使用链式法则实现
反向传播 17
1.5 整合前向传播与反向传播 20
1.6 理解学习率的影响 22
1.7 总结神经网络的训练过程 28
1.8 小结 29
1.9 课后习题 29
第2章 PyTorch基础 30
2.1 安装PyTorch 30
2.2 PyTorch张量 32
2.2.1 初始化张量 33
2.2.2 张量运算 34
2.2.3 张量对象的自动梯度 37
2.2.4 PyTorch的张量较
NumPy的ndarrays
的优势 38
2.3 使用PyTorch构建神经网络 39
2.3.1 数据集、数据加载器和
批大小 45
2.3.2 预测新的数据点 48
2.3.3 实现自定义损失函数 49
2.3.4 获取中间层的值 50
2.4 使用序贯方法构建神经网络 51
2.5 保存并加载PyTorch模型 54
2.5.1 state dict 54
2.5.2 保存 55
2.5.3 加载 55
2.6 小结 55
2.7 课后习题 56
第3章 使用PyTorch构建深度
神经网络 57
3.1 表示图像 57
3.2 为什么要使用神经网络进行
图像分析 62
3.3 为图像分类准备数据 64
3.4 训练神经网络 66
3.5 缩放数据集以提升模型准确度 71
3.6 理解不同批大小的影响 74
3.6.1 批大小为32 75
3.6.2 批大小为10 000 79
3.7 理解不同损失优化器的影响 80
3.8 理解不同学习率的影响 83
3.8.1 学习率对缩放数据集
的影响 83
3.8.2 不同学习率对非缩放
数据集的影响 88
3.9 理解不同学习率衰减的影响 90
3.10 构建更深的神经网络 93
3.11 理解不同批归一化的影响 94
3.11.1 没有批归一化的非常小
的输入值 96
3.11.2 经过批归一化的非常小
的输入值 98
3.12 过拟合的概念 100
3.12.1 添加dropout的影响 100
3.12.2 正则化的影响 102
3.13 小结 106
3.14 课后习题 106
第二部分 物体分类与目标检测
第4章 卷积神经网络 108
4.1 传统深度神经网络的问题 108
4.2 CNN的构建模块 111
4.2.1 卷积 112
4.2.2 滤波器 113
4.2.3 步长和填充 114
4.2.4 池化 115
4.2.5 整合各个构建模块 116
4.2.6 卷积和池化的图像平移
不变性原理 117
4.3 实现CNN 117
4.3.1 使用PyTorch构建基于
CNN的架构 118
4.3.2 基于Python的前向传播 121
4.4 使用深度CNN分类图像 123
4.5 实现数据增强 127
4.5.1 图像增强 127
4.5.2 对一批图像执行数据增强
及collate_fn的必要性 137
4.5.3 用于图像平移的数据
增强 140
4.6 特征学习结果的可视化 143
4.7 构建对真实图像进行分类
的CNN 153
4.8 小结 161
4.9 课后习题 162
第5章 面向图像分类的迁移学习 163
5.1 迁移学习简介 163
5.2 理解VGG16架构 164
5.3 理解ResNet架构 174
5.4 实现人脸关键点检测 178
5.5 多任务学习—实现年龄估计
和性别分类 186
5.6 torch_snippets库简介 195
5.7 小结 200
5.8 课后习题 200
第6章 图像分类的实战技术 201
6.1 生成CAM 201
6.2 数据增强和批归一化 207
6.3 模型实现的实践要点 212
6.3.1 处理不平衡数据 212
6.3.2 分类图像中目标的大小 213
6.3.3 训练数据和验证数据
之间的差异 213
6.3.4 扁平层中的节点数 214
6.3.5 图像的大小 214
6.3.6 使用OpenCV实用程序 214
6.4 小结 215
6.5 课后习题 215
第7章 目标检测基础 216
7.1 目标检测简介 216
7.2 为训练图像样本创建真值 217
7.3 理解区域建议 220
7.3.1 使用SelectiveSearch
生成区域建议 221
7.3.2 实现用于生成区域建议
的SelectiveSearch 222
7.4 理解IoU 224
7.5 非极大抑制 226
7.6 mAP 226
7.7 训练基于R-CNN的定制目标
检测器 227
7.7.1 R-CNN的工作细节 227
7.7.2 基于定制数据集实现
R-CNN目标检测模型 228
7.8 训练基于Fast R-CNN的定制
目标检测器 241
7.8.1
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