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出版者:Course Technology

作者:Course Technology

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-12-03

价格:USD 13.95

装帧:CD-ROM

isbn号码:9780619063757

丛书系列:

图书标签:

CNN
深度学习
计算机视觉
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技术

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具体描述

深度学习图像识别新视野：卷积神经网络前沿技术解析本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的卷积神经网络（CNN）理论基础与实践应用的指南。本书内容聚焦于当前图像识别领域最核心、最先进的技术进展，旨在帮助工程师、研究人员及高级学习者构建坚实的理论框架，并掌握解决复杂视觉任务的实战能力。第一部分：基础架构的坚实奠基本书伊始，将系统性地回顾卷积神经网络的起源与核心组件。我们不会停留在教科书式的介绍，而是深入剖析卷积操作的数学本质、池化层的功能权衡（Max vs. Average vs. Stochastic）以及激活函数在引入非线性时的微妙影响（如ReLU系列、Sigmoid/Tanh的局限性与改进）。重点章节将详述经典网络架构，包括LeNet、AlexNet、VGG的结构设计哲学，分析它们如何通过增加深度和统一结构来提升性能。更重要的是，我们将探讨参数共享机制的效率优势，以及如何通过感受野（Receptive Field）的计算，理解深层网络如何捕获图像中的多尺度特征。本书对损失函数的选择（如交叉熵、焦点损失）及其在分类任务中的优化策略进行了详尽的比较分析，确保读者理解损失函数的选择如何直接影响模型的收敛性和最终性能。第二部分：超越深度的结构演进在巩固了基础概念后，本书将引领读者进入网络结构设计的黄金时代。我们将详尽解析GoogLeNet（Inception系列）的核心创新——Inception模块的设计思路，它如何通过并行不同尺度的卷积核来平衡计算复杂度和特征提取能力。读者将学习如何理解和实现1x1卷积在降维和跨通道信息交互中的关键作用。随后，本书将聚焦于残差网络（ResNet）的革命性贡献。我们将深入探讨残差连接（Skip Connections）的生理学启发，分析它们如何有效缓解梯度消失问题，从而使得训练数百层深度的网络成为可能。对于更精细的特征复用，本书将详细阐述密集连接网络（DenseNet）的连接模式，以及它如何实现特征的“扁平化”传递，有效提高模型的参数效率。对于资源受限环境下的部署，本书会留出专门章节讨论MobileNets (v1, v2, v3) 和 ShuffleNets 的设计哲学，特别是深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）的原理，这是实现高效轻量级模型部署的关键技术。第三部分：高级特征提取与注意力机制现代图像识别的性能飞跃，很大程度上归功于对“注意力”的引入。本书将详尽阐述Squeeze-and-Excitation (SE) 模块，分析其如何动态地调整通道间的特征响应权重。紧接着，我们将进入更复杂的空间注意力模型，如CBAM (Convolutional Block Attention Module)，解析其如何同时在通道和空间维度上指导网络关注关键区域。此外，本书还将探讨如何利用多尺度特征融合（Feature Pyramid Networks - FPN）来解决目标检测中尺度变化带来的挑战。我们将分析FPN如何构建自顶向下和横向连接，以生成丰富上下文信息的特征金字塔，这对于精确的定位和识别至关重要。第四部分：现代应用与前沿挑战本书的后半部分将把理论应用于实际的高级计算机视觉任务中。我们将深入分析目标检测领域的两大主流范式： 1. 两阶段检测器：详细解析Faster R-CNN的区域提议网络（RPN）工作机制、Anchor Box的设计与优化，以及ROI Pooling/Align的演变过程。 2. 一阶段检测器：对比YOLO系列（从v3到v7/v8的演进）和SSD的实时处理能力，重点分析它们如何在速度和精度之间进行权衡，以及如何通过改进损失函数（如GIOU/DIOU/CIOU Loss）来提升边界框回归的准确性。在语义分割领域，我们将重点剖析U-Net架构的对称编码器-解码器结构，并深入讲解空洞卷积（Dilated Convolution/Atrous Convolution）如何实现在不损失分辨率的情况下扩大感受野，以及空洞空间金字塔池化（ASPP）在理解复杂场景上下文中的作用。第五部分：模型训练的优化与部署对于实战开发者，如何训练出一个鲁棒的模型同样重要。本书将提供详尽的优化器解析，对比SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam及其变体的内在差异和适用场景。关于正则化，我们将超越传统的L1/L2，详细探讨Dropout的变种（如DropBlock）、标签平滑（Label Smoothing）以及数据增强策略的几何与色彩变换的最新趋势。最后，本书将覆盖模型部署的关键环节：模型量化（Quantization，包括Post-Training Quantization和Quantization-Aware Training）、模型剪枝（Pruning）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，确保读者能将训练好的高性能模型高效地迁移到边缘设备或需要低延迟响应的生产环境中。总结：本书提供的知识体系涵盖了从基础理论到最尖端研究的完整链路，重点在于理解每个设计决策背后的动机与数学依据。通过本书的学习，读者将能够独立设计、优化并部署针对复杂视觉任务的定制化卷积神经网络解决方案，全面掌握深度学习在图像处理领域的主流技术栈。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度似乎停在了某个遥远的、已经被历史遗忘的学术阶段，读起来让人感觉像是在啃一块风干了的木乃伊。作者在试图解释反向传播算法时，所引用的数学符号和推导过程，简直是令人费解的迷宫。他似乎非常热衷于展示复杂的矩阵运算，但对于这些运算背后的直观意义却避而不谈，仿佛他假设每一位读者都已经具备了数十年深度学习理论研究的背景知识。我尝试着去理解那些关于梯度消失问题的论述，结果发现，作者只是简单地罗列了几种解决方案的名称，然后就匆匆转入了下一个章节，完全没有提供任何实际案例去演示这些问题是如何在真实网络结构中体现的。特别是关于激活函数的选择那一节，通篇充斥着晦涩的术语堆砌，缺乏必要的比较和权衡分析，你读完之后，只会更加困惑：我到底该在我的模型里用ReLU还是Sigmoid？这本书提供的帮助，如同在浓雾中给你指引方向，但方向却是指向悬崖边上。这种故作高深的叙述方式，对于渴望快速上手实践的工程师来说，简直是一种折磨。

评分☆☆☆☆☆

让我谈谈这本书在语言运用上的“特色”吧，那简直是一种对英语语言的无情践踏。句子冗长、结构复杂到令人发指，经常一个句子占据了半行文字，里面塞满了各种从句和嵌套的修饰语，读起来需要反复回溯才能抓住主谓宾。我怀疑作者要么就是母语非英语的学者，要么就是常年生活在学术象牙塔内，完全脱离了正常人类的交流习惯。翻译腔的痕迹非常重，很多表达生硬、别扭，直接影响了阅读的流畅性。比如，当描述一个网络结构优化过程时，作者用了“若干项的聚合行为在参数空间中引发了非平凡的拓扑形变”这样拗口的表达，我需要花费至少三十秒才能将其翻译成“参数调整改变了模型的性能曲线”。对于需要快速吸收信息以应对高强度学习压力的读者来说，这种语言上的障碍无疑是雪上加霜。我更倾向于去阅读那些语言简洁、逻辑清晰的在线文档或博客，而不是与这种充满了语义泥泞的文字搏斗。这与其说是一本教材，不如说是一份需要专业破译才能理解的古籍。

评分☆☆☆☆☆

我不得不提一下，这本书的“实战”部分简直是最大的笑话。它承诺提供一套完整的、基于主流框架的实现指南，但实际情况是，代码示例陈旧得像是从互联网的某个角落里挖出来的化石。很多函数调用都已经过时，对应的库在最新的版本中早已被弃用或重构。我花了好大力气才把书中给出的那段关于构建一个小型LeNet模型的代码片段勉强跑起来，结果编译器报出了一连串的错误，这些错误的原因，这本书中只字未提。更让人恼火的是，即便是那些勉强能运行的代码，其逻辑清晰度也低得惊人，变量命名随意潦草，缺乏必要的注释，仿佛作者是在自己的私有代码库里随便复制粘贴了一些片段就塞进了书里。当我试图用这些过时的框架知识去解决我手头上的图像分类任务时，发现根本无从下手，因为现实世界中的数据预处理、GPU加速的配置、以及更先进的优化器（比如AdamW或新的学习率调度器）在这本书里完全是缺失的议题。这感觉就像是有人给了你一把生锈的石斧，让你去砍一棵现代化的钢筋混凝土结构的树木。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是视觉上的灾难，那种深沉的、几乎要把人吸进去的墨绿色调，配上那粗糙的、仿佛是上世纪八十年代打印出来的白字，让人一眼望去就联想到那些堆满灰尘、散发着陈旧纸张气味的图书馆角落。我拿到手的时候，首先感受到的是它沉甸甸的分量，这让我对内容抱有一丝不切实际的期待，但翻开扉页，那排版——天哪，简直是反人类工程学的典范。页边距窄得令人发指，正文密密麻麻挤在一起，仿佛作者生怕多留一寸空白就会被罚款。更要命的是，书中的插图部分，那些所谓的“关键图示”，模糊不清，线条像是用抖动的铅笔匆匆勾勒而成，即便是最核心的那些结构示意图，也需要我戴上老花镜，凑到眼前，才能勉强分辨出哪里是卷积层，哪里又是池化操作。阅读过程中，我不得不频繁地在书中提供的那个简陋的索引和正文之间来回跳转，但索引本身混乱不堪，关键词的交叉引用几乎是随机的，很多我以为会找到相关讨论的地方，要么是语焉不详的一笔带过，要么干脆就是一片空白，留下读者独自在知识的迷雾中摸索，这体验简直比徒手解开一个缠绕了五年的耳机线还要令人抓狂。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格极其散漫，章节之间的逻辑跳跃性非常大，仿佛是把不同时期、不同会议上散发的讲义未经整理就强行装订在一起。你会发现，在前一章还慷慨激昂地讨论着深度学习的历史起源，花费大量篇幅追溯到感知机模型，但下一章突然就跳跃到了一个高度专业化的、关于特征图可视化技术的探讨，而且这个过渡没有任何铺垫或解释。这种结构的松散，使得学习过程充满了挫败感。我发现自己经常需要停下来，在脑海中强行搭建起缺失的桥梁，才能理解作者为什么会从A点一下子跳到Z点。例如，它在介绍卷积网络的“感受野”概念时，用了三页篇幅来描述一个三层的网络如何逐步扩大感受野，但对于这个概念在处理高分辨率图像时的重要性却语焉不详，直到后面讨论到目标检测时才被极其隐晦地提及。这种零碎、缺乏整体观的知识呈现方式，严重阻碍了读者对CNN整体架构的系统性认知和掌握。

评分☆☆☆☆☆