"在人工智能的浩瀚星空中，深度学习犹如一颗耀眼的明星，引领着计算机视觉技术的发展。《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》带领读者领略深度学习在计算视觉领域的魅力，详解使用PyTorch 2.0进行计算机视觉应用实战的技巧。本书配套示例源码、PPT课件。 《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》共分15章，内容包括深度学习与计算机视觉、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、从0开始PyTorch 2.0、一学就会的深度学习基础算法、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型可视化、残差神经网络实战、基于OpenCV与PyTorch的人脸识别实战、词映射与循环神经网络、注意力机制与注意力模型详解、基于注意力机制的图像识别实战、基于Diffusion Model的从随机到可控的图像生成实战、基于注意力的单目摄像头目标检测实战、基于注意力与Unet的全画幅适配图像全景分割实战、基于预训练模型的可控零样本图像迁移合成实战。 《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》既适合深度学习初学者、PyTorch初学者、PyTorch深度学习计算机视觉应用开发人员阅读，也可作为高等院校或高职高专计算机技术、人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材。"

"王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有图书部分包括：《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》《PyTorch语音识别实战》《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《深度学习的数学原理与实现》。"

前 言 在人工智能的浩瀚星空中，深度学习犹如一颗耀眼的明星，引领着计算机视觉技术的发展。在这个充满变革与机遇的时代，希望本书能够带领读者领略深度学习应用于计算视觉领域的魅力，并掌握使用PyTorch进行计算视觉应用实战的技巧。 本书关注的是计算机视觉领域的重要分支—计算视觉，它涉及图像分类、目标检测、图像分割、图像生成等一系列核心问题。通过本书的学习，读者将了解深度学习和计算视觉的基本概念，掌握使用PyTorch进行图像处理、特征提取、模型训练和推理实践的技能。同时，本书还将通过完整的项目实战，让读者将所学知识应用到实际场景中，培养解决实际问题的能力。 本书构思 本书以实战为核心，以实际项目为导向。在阐述理论的基础上，带领读者踏上深度学习与计算机图像处理的探索之旅。本书不仅涵盖了基础知识，更有最新的研究成果和模型架构。通过阅读本书，读者将紧跟学术前沿，提升自身水平。 相比其他同类书籍，本书更强调理论的融会贯通。书中的所有知识点都不是孤立的，而是相互关联，构建成一个完整的知识体系。读者可根据章节顺序，由浅入深地逐步掌握各个知识点，最终形成自己的深度学习框架。 本书以解决图像处理实战项目为出发点，结合PyTorch 2.0深度学习框架进行深入浅出的讲解和演示。以多角度、多方面的方式手把手地教会读者编写代码，同时结合实际案例深入剖析其中的设计模式和模型架构。 本书特点 本书致力于引领读者掌握深度学习与PyTorch框架在计算机视觉处理领域的应用，不仅关注理论，更注重实践，提供一站式的实战指南。本书的突出优势体现在以下几个方面： ?系统性与实践性：本书从基础知识...