本书按实战项目研发的先后顺序，介绍了目标检测神经网络从研发到运营的全生命周期。首先介绍了目标检测场景下的图片标注方法和数据格式，以及与之密切相关的特征融合网络和预测网络；介绍了数据"后处理”所涉及的NMS算法及其变种，在此基础上，读者只需结合各式各样的骨干网络就可以搭建完整的一阶段目标检测神经网络模型。下来介绍了神经网络的动态模式和静态模式两种训练方法，以及训练过程中的数据监控和异常处理。后以亚马逊云和谷歌Coral发板为例，介绍了云端部署和边缘端部署神经网络的两种部署方法。其中，对于边缘端部署，本书还详细介绍了神经网络量化模型的基础原理和模型编译逻辑，这对将神经网络转化为可独立交付的产品至关重要。 本书还结合智慧交通、智慧后勤、自动驾驶等项目，介绍了计算机视觉数据增强技术和神经网络性能评估原理，以及边缘计算网关、边缘计算系统、自动驾驶数据的计算原理和PointNet 等多个三维目标检测神经网络，帮助读者快速将计算机视觉技术运用到实际生产中。<br/>【作者】<br/>作者本科毕业于天津大学通信工程专业，硕士研究生阶段就读于厦门大学，主攻嵌式系统和数字信号底层算法，具备扎实的理论基础。作者先后就职于中国电信集团公司和福建省电子信息（集团）有限责任公司，目前担任福建省人工智能学会的理事和企业工作委员会的主任，同时也担任谷歌发者社区、亚马逊发者生态的福州区域负责人，长期从事计算机视觉和自然语言基础技术的研究，积累了丰富的人工智能项目经验，致力于推动深度学习在交通、工业、民生、建筑等领域的应用落地。作者于2017年获得高级工程师职称，拥有多项发明专利。<br/>
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