本书在介绍深度学习、百度飞桨等相关知识的基础上，着重介绍了图像分类、目标检测、语义分割、人体关键点检测、图像生成、视频分类、图像文本检测和识别、图像识别等计算机视觉任务的实现原理及深度学习模型框架，并通过具体案例来详细介绍各任务的实现细节。 全书分为理论篇和实战篇。理论篇（第1～4章）梳理了计算机视觉技术的发展历程、主要任务、行业应用系统，同时简要介绍了深度学习开发框架、飞桨（PaddlePaddle）开发平台，以及深度学习的基础知识与网络模型架构。实战篇（第5～12章）结合计算机视觉的各个任务要求与技术发展，对其中经典的深度学习算法模型进行介绍。全书提供了实例代码，详解了在飞桨开发框架下各任务的模型实现过程。 本书适合作为高等院校人工智能、计算机视觉专业高年级本科生、研究生的教材，同时可作为计算机视觉相关任务实践教程，也可以作为科研工作者的参考书籍。