自动驾驶：感知原理与实践
龚心满 等
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12万字总字数
¥75.6定价
龚心满 等
本书是一本系统讲解自动驾驶感知技术的图书，同时带有具体的自动驾驶实践案例，以及自动驾驶感知技术的落地部署方案供读者学习。本书主要涉及的内容包括神经网络的基础理论知识、经典卷积神经网络、轻量化卷积神经网络、Vision Transformer、2D目标检测算法（YOLOv5、YOLOX、YOLOv5 Lite、NanoDet等算法）、3D激光点云目标检测算法、BEVFormer纯视觉的3D目标检测算法、语义分割、车道线检测、ReID相关技术、多目标跟踪及部署落地的相关技术（如CUDA、OpenCV、NCNN、TensorRT等）。 为了让读者全面、深入、透彻地理解所讲解的算法，书中还给出了具体的实践案例，并提供了相应的数据集供读者实践，同时通过对代码的讲解使读者获得实战能力。
太多的复制粘贴，缺少实际的落地介绍
当入门级综述看还行，检测、分割等每种应用都选了几个网络结构进行详细介绍。推荐的点是每种网络结构基本都有说优缺点，部分网络块有说是为解决什么问题提出的，有什么局限，这点好评，比一些书单纯地罗列网络结构好。不推荐的点是每类应用只选了两三个网络结构，少了点，而且感觉大部分内容都是对应论文直接翻译过来的，没看到作者对该算法的应用经验、踩坑感受什么的，另有少许翻译比较生硬，不过翻译问题应该是绝大部分技术书籍的通病了。综合来说给到一般吧。
只能大致看看，知识不太成体系。介绍每种自动驾驶汽车需要的任务的时候都会介绍一些模型，但是不清楚他们的联系，或是实际落地是什么样子。或许其他的在线课程更好一点。
很好的基础概念书，主打一个全面概括，后面细节可以自行搜索补充
太专业了都是代码没有思考可读性
自动驾驶的感知的工程实践读本，适合入门，大致浏览。。
没有什么实际应用，都是些复制粘贴的理论和算法