本書在介紹深度學習、百度飛槳等相關知識的基礎上，著重介紹了圖像分類、目標檢測、語義分割、人體關鍵點檢測、圖像生成、視頻分類、圖像文本檢測和識別、圖像識別等計算機視覺任務的實現原理及深度學習模型框架，并通過具體案例來詳細介紹各任務的實現細節(jié)。

全書分為理論篇和實戰(zhàn)篇。理論篇（第1～4章）梳理了計算機視覺技術的發(fā)展歷程、主要任務、行業(yè)應用系統(tǒng)，同時簡要介紹了深度學習開發(fā)框架、飛槳（PaddlePaddle）開發(fā)平臺，以及深度學習的基礎知識與網絡模型架構。實戰(zhàn)篇（第5～12章）結合計算機視覺的各個任務要求與技術發(fā)展，對其中經典的深度學習算法模型進行介紹。全書提供了實例代碼，詳解了在飛槳開發(fā)框架下各任務的模型實現過程。

本書適合作為高等院校人工智能、計算機視覺專業(yè)高年級本科生、研究生的教材，同時可作為計算機視覺相關任務實踐教程，也可以作為科研工作者的參考書籍。