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：本书从基础知识开始，逐步引导读者深入到实际项目中，对于可能遇到的问题，给出相应的解决方案。每个章节都以实际案例为依托，详细阐述相关知识点，让读者在实践中掌握深度学习和图像处理的核心技能。

?PyTorch与图像处理的完美结合：本书不仅介绍了PyTorch框架的基础知识和使用方法，还结合图像处理的实际应用进行深入探讨，以便读者更好地理解深度学习在计算机视觉领域的应用，并能够迅速将所学知识应用于实际项目中。

?多领域应用案例：本书通过多种领域的案例，展示深度学习在图像处理方面的广泛应用。这些案例涵盖图像识别、场景分割、图像生成以及目标检测等多个领域，使读者可以更好地了解深度学习在图像处理领域的应用前景。

?作者实战经验丰富：本书作者是深度学习领域的专家，具有深厚的学术背景和丰富的实践经验。作者在撰写本书的过程中以实际项目中遇到的问题为导向，注重知识体系的完整性和实用性，使本书更具参考价值。

资源下载

本书配套示例源代码、PPT课件，需要用微信扫描下面的二维码获取。如果阅读中发现问题或疑问，请发送邮件至booksaga@163.com，邮件主题写“PyTorch深度学习与计算机视觉实践”。

适合的读者

本书既适合深度学习初学者、PyTorch初学者、PyTorch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。

致  谢

笔者在写作本书的过程中得到了家人和朋友的大力支持，在此表示感谢。本书的顺利出版，离不开清华大学出版社的编辑们的辛勤工作，在此表示感谢。

笔  者

2024年5月