动手学 CV-PyTorch

Datawhale 的计算机视觉实战教程：PyTorch 基础、图像分类全流程、目标检测（YOLO/Faster R-CNN）、图像分割、GAN、Transformer 与模型部署。

人工智能28 章6.6 万字0 阅读作者 DatawhaleGPL-3.0

CV 入门最怕两件事：环境配不起来、代码跑不通。这本书的写法就是针对这两点——每一步都从可运行的代码出发，先跑通再讲原理。

第一部分补基础（PyTorch 环境、张量、自动求导、线性回归、MNIST 分类），第二部分走完图像分类的完整链路（数据加载与增强、模型训练与验证、调参），之后进入目标检测（YOLO 系列、Faster R-CNN）、图像分割、GAN，以及 Transformer 在视觉里的应用。

适合有 Python 基础、想系统入门 CV 的学生和转岗工程师；每章末尾有练习与延伸阅读。

原书以 GPL-3.0 协议开源，本站按原许可转载，正文未改动，仓库链接见页脚。

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