本书是一部深入探索计算机视觉领域核心技术的专著。全书共6章，系统地介绍了物体检测与实例分割的相关研究成果，内容包括绪论、深度学习基础、可感知全局上下文的目标检测网络、基于特征增强与关系推理的目标检测网络、面向宏观语义差异的实例分割算法以及联合物体轮廓点和语义的实例分割方法。

本书特色在于将理论与实践相结合，不仅详细阐述了算法原理，还展示了大量详尽的实验，全面介绍了各类算法的实际效果与性能对比。

本书适合计算机视觉、机器学习及人工智能领域的科研人员、工程师及高年级学生阅读，是深入理解并实践物体检测与分割技术的B备参考书。