近年来，电脑视觉和机器学习在众多基于图像的应用程序开发中起到关键作用，例如由Google、Facebook、Microsoft提供的各种服务。随着计算性能的提升，基于视觉的技术已经从感知模式转变为可以理解现实世界的智能系统，并且成为该领域的创新企业和技术人员需要掌握的重要技术。
本书不仅包含对卷积神经网络（CNN）的全面介绍，而且分享了CNN在电脑视觉方面的应用经验。本书不要求读者具备相关背景知识，非常适合有兴趣快速了解CNN模型的学生、程序员、工程师和研究者阅读。
多种损失函数、网络层和流行的CNN架构。
CNN在电脑视觉中的应用案例，包括图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成等。