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《PyTorch 现代计算机视觉实战（第二版）》是一本聚焦深度学习与计算机视觉融合应用的实战指南，专为渴望掌握 PyTorch 框架并深耕计算机视觉技术的学习者打造。全书以 “理论基础 - 核心技术 - 实战应用 - 工程部署” 为逻辑脉络，从深度学习基本原理出发，逐步深入计算机视觉核心技术，最终落地到各类实际应用场景，构建了一套完整的知识体系与实践路径。
本书开篇先夯实深度学习基础，详细讲解人工神经网络的核心组件，包括前馈传播、反向传播、激活函数与损失函数等关键概念，并通过 NumPy 手动实现核心算法，帮助读者建立扎实的理论根基。随后聚焦 PyTorch 框架本身，系统介绍张量操作、自动梯度计算、模型构建、数据加载与模型保存等基础功能，为后续实战奠定工具基础。在此基础上，深入探讨深度神经网络在图像分类中的应用，分析批处理大小、学习率、优化器等超参数的影响，以及数据归一化、批归一化、dropout 正则化等优化技术，解决模型过拟合等关键问题。
卷积神经网络（CNN）作为计算机视觉的核心技术，本书用专门章节详解其原理与实践，包括卷积、池化、填充、步幅等核心操作，对比传统神经网络的局限性，通过 Fashion-MNIST 等数据集展示 CNN 在图像分类中的优势，并可视化卷积层特征学习过程，帮助读者直观理解 CNN 的工作机制。迁移学习部分则聚焦 VGG、ResNet 等经典预训练模型的应用，解决小数据集场景下的模型训练问题，大幅提升开发效率与模型性能。
目标检测与图像分割是计算机视觉的核心应用方向。本书详细讲解 R-CNN、Fast R-CNN、YOLO、SSD 等主流目标检测算法，从区域提议、交并比（IoU）计算、非极大值抑制等基础概念，到完整模型的实现与训练，逐步引导读者掌握目标检测技术。图像分割部分则涵盖 U-Net、Mask R-CNN 等架构，实现语义分割与实例分割，并拓展至人体姿态检测、人群计数等实际应用。
图像生成与操控技术是当前计算机视觉的热门方向。本书深入介绍自编码器、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等生成模型，讲解图像风格迁移、图像生成、深度伪造检测等应用，并强调相关技术的伦理边界与安全防护要点，引导读者负责任地使用技术。此外，书中还探讨了计算机视觉与强化学习、自然语言处理的融合应用，如自动驾驶、视觉问答等跨模态任务，展现技术的广泛应用前景。
工程部署部分是本书的一大亮点，详细介绍模型从本地部署到云端部署的完整流程，包括 API 开发、Docker 容器化、云服务部署等关键步骤，并讲解数据漂移检测、向量存储等生产环境必备技术，帮助读者实现从模型开发到工程落地的全流程掌握。
全书贯穿 40 余个实战案例，涵盖图像分类、目标检测、图像分割、图像生成、跨模态融合等多个方向，所有案例均提供完整代码与详细注释，支持通过 GitHub 仓库直接获取并在 Colab 环境中运行。本书兼顾理论深度与实战可操作性，既适合具备 Python 基础与机器学习入门知识的初学者系统入门，也适合从事计算机视觉相关工作的工程师作为进阶参考，助力读者在智能安防、自动驾驶、医疗影像、智能零售等多个领域实现技术落地与创新应用。同时，书中对技术安全与伦理的关注，也能帮助读者树立正确的技术应用观念，提升技术应用的安全性与合规性。Modern Computer Vision with PyTorch