魏溪含　涂铭　张修鹏　著

涂铭 资深数据架构师和人工智能技术专家，现就职于腾讯，曾就职于阿里。对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java等相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。 在工业领域曾参与了燃煤优化、设备故障诊断以及正泰光伏电池片和组件EL图像检测项目；在自然语言处理方面，曾担任导购机器人项目的架构师，主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通过自然语言检索产品库，在项目中构建了NoSQL+文本检索等大数据架构，同时负责问答对的整理和商品属性的提取，带领NLP团队构建了语义解析层。 合著有畅销书《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》《深度学习与图像识别：原理与实践》《会话式AI：自然语言处理与人机交互》。 金智勇 计算机视觉算法专家，在计算机视觉领域深耕12年。现就职于百度，曾就职于阿里和三星等知名高新技术企业。业务领域涵盖增强现实、人脸识别、图像美化、智能交通、工业质检等多个方向，具有丰富的算法研究与落地经验。

这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的入门书。 两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家，在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年，不仅理论功底扎实、实践经验丰富，而且知道初学者进入计算机视觉领域的痛点和难点。据此，两位作者编写了这本针对目标检测初学者的入门书，希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。 第1~2章是目标检测的准备工作，主要介绍了目标检测的常识、深度学习框架的选型、开发环境的搭建以及数据处理工具的使用。 第3~5章是目标检测的技术基础，主要讲解了数据预处理和卷积神经网络等图像分类技术的基础知识。 第6章比较详细地介绍了香港中文大学的开源算法库mmdetection。 第7~10章详细地讲解了目标检测的概念、原理、一阶段算法、二阶段算法以及提升算法性能的常用方法。 第11章简单介绍了目标检测的相关案例（以工业为背景），以帮助读者构建一个更完整的知识体系。