计算机视觉实战：语义分割与目标检测

　　本书主要介绍了计算机视觉中的语义分割和目标检测的相关技术，重点讲解了任务设定和度量指标、基于深度学习的经典模型和算法方案，包括U-net相关模型、DeepLab系列模型、SAM模型，以及Faster R-CNN模型、YOLO系列模型等。另外，对于分割和检测任务中的小样本、弱监督、小目标等特殊设定下的算法思路和方案也通过典型模型进行了讲解。同时，书中也提供了多个简单易上手的语义分割与目标检测的实战项目。

　　贾壮，计算机视觉算法工程师，毕业于清华大学自动化系模式识别与智能系统方向。曾在华为、百度等单位从事多项算法项目研发工作。在相关期刊和会议中发表多篇论文，并获得国际竞赛奖项，对于算法设计及其应用有丰富的经验和比较深入的理解。