PyTorch机器学习技术图书(全2册) 王宇龙 等 编 新华文轩网络书店 正版图书
人工智能 对自动驾驶涉及的主要视觉任务进行了深入讲解,附带一个中等规模的自动驾驶数据集便于读者上手实践。 新华书店全新正版书籍
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全新
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作者刘斯坦王宇龙
出版社其他
ISBN9782200059002
出版时间2024-06
版次1
装帧平装
开本16开
定价228元
货号1203312740
上书时间2024-07-18
商品详情
- 品相描述:全新
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《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。本书讲解了经典的高级机器学习算法原理与知识,包括常见的监督学习、无监督学习、概率图模型、核方法、深度神经网络,以及强化学习等内容,同时更强调动手实践。所有算法均利用PyTorch计算框架进行实现,并且在各章节配备实战环节,内容涵盖点击率预估、异常检测、概率图模型变分推断、高斯过程超参数优化、深度强化学习智能体训练等内容。
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