书籍介绍
在当今科技飞速发展的时代，深度学习在物体检测领域取得了显著的成果。然而，对于初学者来说，如何理解这些算法的原理，以及如何将它们应用到实际问题中，仍然是一个挑战。《深度学习之PyTorch物体检测实战》一书旨在填补这一空白，通过详细的讲解和实践案例，帮助读者轻松掌握物体检测技术。
推荐理由
《深度学习之PyTorch物体检测实战》一书详细介绍了物体检测领域的经典算法Faster RCNN，并从代码角度深入剖析了RCNN系列算法的设计思想和实现细节。该书不仅帮助读者深入理解Faster RCNN的工作原理，还强调了算法内部逻辑的重要性，使读者能够更加全面地认识物体检测技术。此外，作者提出了RCNN系列是学习物体检测的首选算法的观点，这对于那些希望在物体检测领域深入研究和应用的读者来说，无疑是一本极具价值的书籍。
适合哪些人读
对物体检测领域感兴趣的初学者
希望深入了解Faster RCNN算法原理的读者
从事图像处理、计算机视觉等相关领域的研究人员
以及在人工智能和深度学习领域寻求实践经验的工程师。
希望深入了解Faster RCNN算法原理的读者
从事图像处理、计算机视觉等相关领域的研究人员
以及在人工智能和深度学习领域寻求实践经验的工程师。
目录
用户评论
对一个之前简单了解过书中所提过的模型的人来说，书中很多解释巩固了知识点（有利于面试），对于很多解释性的东西不在局限于一句“特征提取能力强”这样，书中pytorch code给的也比较齐全（pytorch Dataset和dataloader得自己写）。总之在深度学习物体检测领域是最推荐的书，尤其适合面试前读一遍。作者虽然只是北航MS但是写书能力真的还不错。
看了几本PyTorch的书，关于PyTorch基础部分，反倒是这本定位在应用示例的讲解的最清楚。
虽然篇幅不长，但正因为如此，重点突出。很适合以前用过TensorFlow的人，完全初学者可能还是需要先看入门资料。
对Faster RCNN原理讲的极为清晰，挺喜欢
相比市面上其它一些中文的深度学习书，这本算是蛮良心的了。
过了一遍，还得多写代码
微信读书上看完的，入门看是够了，深入研究还得多看看论文。
兼顾广度和深度，作者对物体检测领域非常熟稔。不过说实话，实战的味道并不浓，没什么实际动手做项目的内容（虽然有不少源码，但是基并不是完整的项目）
难得的高分好书，适合刚接触深度学习，仅有些概念却不知道如何入手的人。整本书不堆砌代码，有轻有重，有缓有急，介绍了目标检测的概念，基础网络，前沿技术，几个常用的框架和发展历史。可以看出作者是个颇有研究功底的学者。
书籍解析
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