計算機視覺技術物體檢測有很多經典算法，在自動駕駛、智能醫療、智能安防等多個領域都得到了廣泛應用。PyTorch框架憑借其簡潔優雅、靈活易上手等優點，給開發人員留下了深刻的印象。利用PyTorch深度學習框架，從代碼層面講解Faster RCNN、SSD及YOLO這三大經典框架的相關知識，並進一步介紹了物體檢測的細節與難點問題，可以全面、深入、透徹地理解物體檢測的種種細節，並能真正提升實戰能力，從而將這些技術靈活地應用到實際開發中，享受深度學習帶來的快樂。
《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》從物體檢測的概念、發展、經典實現方法等幾個方面系統地介紹了物體檢測的相關知識，重點介紹了Faster RCNN、SDD和YOLO這三個經典的檢測器，並利用PyTorch框架從代碼角度進行了細致講解。進一步介紹了物體檢測的輕量化網絡、細節處理、難點問題及未來的發展趨勢，從實戰角度給出了多種優秀的解決方法，便於更深入地掌握物體檢測技術，從而做到在實際項目中靈活應用。
《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》PDF+mobi+epub+源代碼+董洪義
《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》PDF，484頁，有書簽目錄，文字可以復制，董洪義 著。配套源代碼。
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《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》共10章，涵蓋的主要內容有物體檢測與PyTorch框架基礎概念與背景；PyTorch基礎知識；基礎卷積網絡Backbone；兩階經典檢測器Faster RCNN；單階多層檢測器SSD；單階經典檢測器YOLO；模型加速之輕量化網絡；物體檢測細節處理；物體檢測難點問題；物體檢測的未來發展。
計算機視覺是在圖像處理的基礎上發展起來的新興學科。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，是英特爾公司資助的兩大圖像處理利器之一。它為圖像處理、模式識別、三維重建、物體跟蹤、機器學習和線性代數提供了各種各樣的算法。《學習OpenCV 3》OpenCV庫包含500多個函數，2500多種算法，可以擴展應用到視覺行業中的很多領域，有廣泛的用途，比如安保，醫學成像，模式與人臉識別，機器人和工業產品檢測，等等。
《學習OpenCV3》中文PDF+英文PDF+源代碼+Adrian
《學習OpenCV3》中文PDF，870頁，文字可復制；英文PDF，1018頁，帶目錄，文字可復制。配套源代碼。
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先閱讀第1~5章，之后只閱讀你所需要的章節。除了第18章和第19章（涵蓋了相機校正和雙目視覺）以及第20章~第22章（涵蓋機器學習），這本書並不需要按照章節順序閱讀。以項目為導向的學生和研發人員可以用這種方式閱讀。
《OpenCV計算機視覺編程攻略第3版》PDF中文+代碼+PDF英文
《OpenCV計算機視覺編程攻略第3版》中文PDF，328頁，帶書簽目錄，文字可以復制；英文PDF，464頁，帶書簽目錄，文字可以復制；配套源代碼。
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《人臉識別原理與實戰》PDF代碼+王文峰+《人臉識別原理及算法》PDF
《人臉識別原理及算法：動態人臉識別系統研究》PDF，259頁，帶書簽，文字可以復制。作者: 沈理 / 劉翼光 / 熊志勇
《人臉識別原理與實戰以MATLAB為工具》PDF，284頁，帶書簽，文字可以復制。作者: 王文峰
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《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》PDF+唐進民
《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》兩個版本的高清PDF，287頁，帶書簽目錄，文字可以復制。
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計算機視覺學習，推薦閱讀《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》。學到人工智能的基礎概念及Python 編程技 能，掌握PyTorch 的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如卷積神經網絡、循環神經網絡、自動編碼
器，等等。在掌握深度學習理論和編程技能之后，還會學到如何基於PyTorch 深度學習框架實戰計算機視覺。 《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》中的大量實例在循序漸進地學習的同時，不斷地獲得成就感。
《Keras圖像深度學習實戰》PDF+侯宜軍
《Keras圖像深度學習實戰》PDF，138頁，帶目錄，文字可復制。《keras2.0中文文檔》PDF，233頁，帶目錄，文字可復制。
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《視覺SLAM十四講第2版》PDF+源代碼+高翔
《視覺SLAM十四講從理論到實踐第2版》PDF，416頁，文字可以復制，高翔等著。配套源代碼。
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第2版增加了更多的實例，增加了一些實驗代碼來介紹算法的原理，更深入地介紹底層計算會更好，除了調用庫函數，還提供了底層的實現。將第1 版的第9 講移至第13 講，在介紹了所有必要知識之后，向大家展現一個完整的SLAM 系統是如何工作的，會得到一個由幾百行代碼實現的、有完整前后端的SLAM 系統。
《視覺SLAM十四講從理論到實踐第二版》對於slam的入門是一本好書，特別是針對小白。看了兩三個月，從深度學習轉到slam看的就是這本。接下來深入就需要論文了，這本書已經完成了它的使命