本书主要阐述了人工智能领域中深度学习涉及的多种网络架构算法，详细阐述了YOLO系列和轻量化模型的网络架构和工作原理以及进行的多方面改进和提升。将改进后的网络模型在电力线路巡检及典型设备的识别和检测、烟支空稀头检测和公共环境中的吸烟检测等场景中进行实验和应用。本书融合了人工智能领域的基础理论和前沿应用，理论和实践相结合，对改进的网络模型进行了多方面的实验验证，验证算法的高效性和鲁棒性。 本书可作为相关专业本科生、研究生以及对人工智能领域感兴趣的读者在深度学习中的参考书，希望本书为广大读者及从事相关研究的工程技术人员提供有用参考。