這是一本詳細講解電腦視覺演算法實現以及MXNet框架的原理和使用的工具書。作者是網易的資深電腦視覺演算法工程師，本書融合了他豐富的工程實踐經驗，一方面詳細講解了深度學習框架MXNet的技術原理和應用方法，一方面以MXNet為工具講解了演算法實現的具體細節。輔以大量簡潔的代碼，助你從零基礎開始實現深度學習演算法。全書共12章，分為4個部分：第一部分準備篇（第1~2章）：介紹了MXNet的發展、優勢、預備知識、各種深度學習框架的對比，以及開發環境的搭建，包括Docker的使用。第二部分基礎篇（第3~7章）；纖細講解了MXNet主要模塊使用和原理，如MXNet的數據讀取、數據增強操作、常用網路層的含義及使用、常見網路結構的設計思想、模型訓練相關的參數配置等。第三部分實戰篇（第8~10章）：以圖像分類、目標檢測、圖像分割這三個常用領域為例演示了如何通過MXNet實現演算法訓練和模型測試，同時還結合MXNet的介面詳細講解了演算法實現的細節。第四部分擴展篇（第11~12章）：主要介紹了基於動態圖構建網路結構的Gluon介面，以及MXNet專門為電腦視覺任務推出的深度學習庫GluonCV。



作者：魏凱峰，資深AI演算法工程師和電腦視覺工程師，在MXNet、Pytorch、深度學習相關演算法等方面有深入的研究和豐富的實踐經驗。目前就職于網易杭州研究院，從事電腦視覺演算法相關的工作，主要研究方向包括目標檢測、圖像分類、圖像對抗演算法、模型加速和壓縮。熱衷於分享，堅持在Github上分享演算法相關的代碼，堅持在CSDN上撰寫演算法相關的博客，累計百余篇，訪問量過百萬。