作者简介

刘斯坦，本科毕业于上海交通大学，硕士毕业于德国慕尼黑工业大学。深度学习资深工程师，从事无人驾驶智能感知系统的研发工作。相关领域从业超过十年，负责无人驾驶系统中多个神经网络模型在量产车的落地。对深度学习的各个领域不但有着全景式的理解，还具备从数学理论到部署产品线的知识纵深。

本书全面介绍了自动驾驶系统中深度学习视觉感知的相关知识，包括深度神经网络和深度卷积神经网络的基本理论，深入讲解了自动驾驶中常用的目标检测、语义、实例分割和单目深度估计四种视觉感知任务。

本书对自动驾驶工程实践中很重要但经常被忽略的知识进行了全面总结，包括多任务模型的损失平衡、Ubuntu操作系统、Anaconda和Docker等环境配置工具、C++开发环境搭建、神经网络压缩、模型导出和量化、TensorRT推理引擎等和部署相关的技术。

本书各个任务都由PyTorch实现，模型部署的代码则提供C++实现，并附带一个中等规模的自动驾驶数据集用于示例。所有代码都公开在Github公开源码仓库上，很多代码可以直接用于生产环境，且提供了商业友好的代码许可证。

本书适用于具备基本机器学习知识，有志于从事自动驾驶算法工作的学生，也适用于刚迈入职场，面对各种陌生技术无所适从的初级工程师。同时，本书也可供中高级算法工程师作为案头常备书籍，以便查阅。