书籍：Applied Deep Learning and Computer Vision for Self-Driving Cars: Build autonomous vehicles using deep neural networks and behavior-cloning techniques

作者：Sumit Ranjan，Dr. S. Senthamilarasu

出版：Packt

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01  书籍介绍

由于近些年的一些突破，自动驾驶技术现在是人工智能领域的一个新兴课题，并已将数据科学家的重点转移到制造将改变汽车行业的自动驾驶汽车上。这本书是一本使用深度学习和计算机视觉技术开发自动驾驶汽车的综合指南。

从自动驾驶汽车（SDCs）的基础知识开始，本书将带您了解建立和运行自动驾驶汽车所需的深度神经网络技术。一旦你掌握了基本知识，你将深入研究先进的计算机视觉技术，并学习如何使用深度学习方法来执行各种计算机视觉任务，如检测车道线、优化图像分类等。您将探索语义分割模型的基本结构和工作原理，并掌握使用语义分割检测汽车的方法。这本书还涵盖了高级应用，如使用OpenCV的行为克隆（behavior-cloning）和车辆检测、迁移学习和深度学习方法来训练SDC模拟人类驾驶。

在本书结束时，您将学会如何使用现代Python库实现各种神经网络来开发自己的自动驾驶汽车。

02  通过本书可以学习到什么？

· 使用Keras库从头开始实现深度神经网络

· 了解深度学习在自动驾驶汽车中的重要性

· 使用OpenCV库掌握图像处理中的特征提取技术

· 设计一个检测视频中车道线的软件Pipeline

· 实现用于交通信号标志的卷积神经网络（CNN）图像分类器

· 通过在虚拟仿真器中驾驶汽车来训练和测试用于行为克隆的神经网络

· 发现各种最先进的语义分割和对象检测架构

03  本书适合谁？

如果你是一名深度学习工程师、人工智能研究员，或者任何希望实施深度学习和计算机视觉技术来构建自动驾驶蓝图解决方案的人，这本书就是为你准备的。任何想了解各种汽车相关算法是如何构建的人，都会发现这本书很有用。Python编程经验，以及对深度学习的基本理解，对于充分利用这本书是必要的。

04  书籍大纲