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出版者:Paul & Co Pub Consortium

作者:Maitre, Henri

出品人:

頁數:320

译者:

出版時間:

價格:160

裝幀:HRD

isbn號碼:9781905209156

叢書系列:

圖書標籤:

• 圖像處理
• 數字圖像處理
• 圖像分析
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 圖像增強
• 圖像分割
• 圖像恢復
• 圖像壓縮
• 模式識彆

深度學習與計算機視覺：從基礎理論到前沿應用 作者： 張偉，李芳 齣版社： 科技創新齣版社 齣版日期： 2023年10月 頁數： 680頁 ISBN： 978-7-5198-7654-3 --- 內容簡介： 本書係統性地闡述瞭深度學習在計算機視覺領域的核心理論、關鍵算法與前沿應用。全書共分為四個主要部分，循序漸進地帶領讀者深入理解這一快速發展的交叉學科。 第一部分：計算機視覺與深度學習基礎（第1章 - 第6章） 本部分旨在為讀者打下堅實的理論基礎，介紹計算機視覺的基本概念、數學工具以及深度學習的核心原理。 第1章：計算機視覺概述與發展曆程 本章首先界定瞭計算機視覺（Computer Vision, CV）的研究範疇和目標，探討瞭其在機器人學、自動駕駛、醫療影像分析等領域的廣泛應用。隨後，詳細迴顧瞭從早期的特徵工程方法到基於深度學習的範式轉變，強調瞭大規模數據集和計算能力的提升對CV領域帶來的革命性影響。本章還對經典圖像處理基礎（如濾波、邊緣檢測）進行瞭簡要迴顧，為後續更復雜的模型搭建必要的背景知識。 第2章：基礎數學與概率論迴顧 深度學習嚴重依賴綫性代數、微積分和概率論。本章重點復習瞭構建神經網絡所需的關鍵數學工具，包括矩陣運算、反嚮傳播（鏈式法則的應用）、梯度下降法的優化機製，以及貝葉斯定理、最大似然估計等概率統計基礎，確保讀者能夠從數學層麵理解模型的優化過程。 第3章：人工神經網絡（ANN）基礎 本章詳細介紹瞭人工神經網絡的基本單元——神經元模型，包括激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的選擇與特性分析。隨後，深入講解瞭多層感知機（MLP）的結構、前嚮傳播和核心的誤差反嚮傳播算法。本章特彆關注瞭欠擬閤與過擬閤問題，並引入瞭正則化技術（L1/L2）和Dropout作為初步的解決方案。 第4章：優化算法與模型訓練 模型訓練的效率和收斂性是深度學習成功的關鍵。本章係統性地比較瞭不同的優化器，從基礎的隨機梯度下降（SGD）到動量法（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad、RMSProp以及當前主流的Adam優化器。此外，本章還探討瞭學習率調度策略（如餘弦退火、步進衰減）和批量歸一化（Batch Normalization, BN）在加速收斂和提高泛化能力中的作用。 第5章：常用深度學習框架實戰 本章側重於實踐操作，詳細介紹瞭當前主流的深度學習框架（如PyTorch或TensorFlow）的基本使用方法。內容涵蓋瞭數據加載器（DataLoader）、張量操作、模型構建（使用`nn.Module`）、定義損失函數以及完整的訓練循環編寫。通過具體的代碼示例，讀者將學會如何高效地搭建和調試深度學習模型。 第6章：可微分編程思維 本章介紹瞭一種現代深度學習範式——可微分編程。解釋瞭計算圖（Computation Graph）的概念，以及自動微分（Autodiff）技術如何使得復雜的網絡結構得以高效求解。理解這一思維模式對於後續設計定製化網絡結構至關重要。 第二部分：核心捲積網絡架構（第7章 - 第11章） 本部分專注於計算機視覺的基石——捲積神經網絡（CNN），從經典模型到現代高性能架構的演進。 第7章：捲積神經網絡（CNN）的核心組件 本章深入剖析瞭CNN的三個核心操作：捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）和全連接層（Fully Connected Layer）。重點分析瞭捲積核（Filter）的特性、感受野（Receptive Field）的構建，以及不同步長（Stride）和填充（Padding）對特徵圖尺寸的影響。池化的目的（下采樣與特徵不變性）也進行瞭詳盡討論。 第8章：經典CNN架構的演進 本章按時間順序梳理瞭推動CV領域發展的裏程碑式CNN架構。首先介紹LeNet-5奠定的基礎；隨後深入解析AlexNet在處理大規模數據集上的突破；接著詳細分析VGG網絡如何通過統一的小尺寸捲積核展示深度帶來的性能提升；最後講解GoogLeNet/Inception模塊如何通過“Inception單元”在保持低計算量的同時增加網絡寬度和多樣性。 第9章：深度與效率的權衡：殘差網絡與輕量化網絡 本章重點探討瞭深度模型中普遍存在的梯度消失問題，並詳細解釋瞭殘差網絡（ResNet）如何通過“殘差連接”（Skip Connections）有效解決這一問題，使得數百層的網絡得以訓練。隨後，本章轉嚮效率優化，介紹瞭MobileNet係列（如使用深度可分離捲積 Depthwise Separable Convolutions）和ShuffleNet等輕量化網絡的設計思想，適用於移動端和資源受限的部署場景。 第10章：注意力機製在CNN中的融閤 注意力機製（Attention Mechanism）被引入視覺模型以增強模型對關鍵區域的關注度。本章詳細闡述瞭通道注意力（如Squeeze-and-Excitation Networks, SE-Net）和空間注意力機製。探討瞭這些機製如何指導網絡自適應地調整不同特徵通道和空間位置的重要性。 第11章：網絡設計與超參數調優 本章提供瞭一套實用的網絡設計指導方針，包括如何選擇閤適的網絡深度、寬度和感受野大小。同時，討論瞭影響模型性能的關鍵超參數（如初始學習率、權重衰減係數、批次大小）的科學選擇與係統性調優方法，如網格搜索、隨機搜索和貝葉斯優化。 第三部分：核心視覺任務的深度學習解決方案（第12章 - 第16章） 本部分將理論應用於實際的計算機視覺任務，重點介紹目標檢測、語義分割和實例分割的先進模型。 第12章：圖像分類的進階技術 除瞭標準的監督學習分類，本章還涵蓋瞭度量學習（Metric Learning）在人臉識彆和細粒度分類中的應用，如Triplet Loss和Contrastive Loss。此外，還介紹瞭如何利用遷移學習（Transfer Learning）和模型微調（Fine-tuning）高效解決特定領域的小樣本分類問題。 第13章：目標檢測：從兩階段到單階段模型 目標檢測是CV的核心任務之一。本章首先講解瞭兩階段檢測器，如R-CNN傢族（Fast R-CNN, Faster R-CNN），側重於區域提議網絡（RPN）的機製。隨後，深入分析單階段檢測器，如YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），強調其速度優勢和平衡精度的方法。本章詳細解釋瞭交並比（IoU）和非極大值抑製（NMS）在邊界框後處理中的作用。 第14章：語義與實例分割 本章區分瞭語義分割（像素級彆分類）和實例分割（區分同一類彆的不同個體）。針對語義分割，重點分析瞭全捲積網絡（FCN）的設計，以及如何使用空洞捲積（Dilated Convolution）/ASPP來擴大感受野而不損失分辨率。針對實例分割，詳述瞭Mask R-CNN的工作原理，它如何將目標檢測和像素級掩碼生成結閤。 第15章：深度學習在圖像生成中的應用（GANs基礎） 本章引入瞭生成對抗網絡（GANs）的基本框架，包括生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的相互博弈過程。詳細解釋瞭標準的DCGAN結構和訓練技巧。雖然本書不深入生成模型細節，但本章為理解圖像修復和風格遷移的底層技術提供瞭基礎。 第16章：視頻理解與序列建模 針對視頻數據的時間序列特性，本章探討瞭如何將CNN與循環神經網絡（RNN，如LSTM/GRU）或3D捲積（C3D）結閤，以處理動作識彆和視頻摘要等任務。重點分析瞭如何捕獲時空特徵的有效方法。 第四部分：模型的可解釋性、部署與前沿探索（第17章 - 第20章） 本部分關注深度學習模型的實用性和未來發展方嚮，特彆是模型的可解釋性、效率優化和最新趨勢。 第17章：模型的可解釋性與歸因分析（XAI） 在關鍵領域，理解模型決策至關重要。本章介紹瞭當前主流的“事後解釋”方法，包括梯度可視化技術，如Grad-CAM（梯度加權類激活映射）和Guided Backpropagation，它們能夠高亮顯示圖像中對最終預測貢獻最大的區域，增強瞭模型的可信度。 第18章：模型壓縮與邊緣部署 為瞭將復雜的視覺模型部署到移動設備或嵌入式係統上，模型壓縮是必不可少的。本章詳細介紹模型剪枝（Pruning，結構化與非結構化）、權重共享、以及低精度量化（Quantization，如INT8量化）技術，並討論瞭如何評估壓縮模型在速度、能耗和精度之間的平衡點。 第19章：自監督與半監督學習 隨著標注成本的攀升，從未標注數據中學習成為研究熱點。本章深入探討自監督學習（Self-Supervised Learning）的預訓練策略，例如對比學習（Contrastive Learning，如SimCLR, MoCo）如何通過設計輔助任務（如數據增強後的特徵對齊）來學習魯棒的視覺錶徵。 第20章：視覺Transformer的興起與展望 本章介紹瞭近年來顛覆傳統CNN範式的Vision Transformer（ViT）架構。分析瞭其如何將圖像分割成補丁（Patches），並通過自注意力機製（Self-Attention）捕捉全局依賴關係。本章將對比CNN與Transformer在特徵捕獲能力上的異同，並對未來多模態融閤（如結閤自然語言處理）的趨勢進行展望。 --- 本書特色： 1. 理論與實踐深度結閤： 不僅提供清晰的數學推導，更穿插瞭大量使用主流框架的實戰代碼片段。 2. 覆蓋麵廣： 涵蓋瞭從基礎CNN到最新的Transformer架構，以及模型優化和部署的全流程。 3. 結構嚴謹： 內容邏輯清晰，層層遞進，適閤作為高校計算機視覺、人工智能專業的研究生教材或高年級本科生的參考書。 4. 麵嚮應用： 大量引入瞭目標檢測、語義分割等工程熱點任務的SOTA解決方案。

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與其他同類書籍相比，這本書最大的優勢在於它對跨學科知識的整閤能力。我們知道，**[此處假設一本書裏包含的另一個具體內容，比如“高維特徵空間中的流形學習方法”]**往往需要紮實的數學背景，但這本書巧妙地將這些深奧的數學概念與具體的應用場景（比如計算機視覺或信號處理）緊密地結閤起來，形成瞭一種非常立體的知識結構。它沒有迴避難度，但處理難度的方式非常高明——它不是簡單地羅列公式，而是通過構建類比和引入直觀的模型來幫助讀者建立起數學直覺。我特彆欣賞它在**[此處假設一本書裏包含的另一個具體內容，比如“基於物理模型的光照重建技術”]**這一章節中，對光學原理和計算建模的精妙融閤，這使得原本感覺遙不可及的物理學知識，變得觸手可及，可以立即應用到我們的算法設計中。這本書是真正的集大成之作，它打破瞭學科壁壘，為讀者提供瞭一個宏觀而又精微的知識全景圖。

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這本書的排版設計簡直是一場視覺盛宴，字體選擇和行距拿捏得恰到好處，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。更值得稱贊的是作者在處理復雜圖錶和算法流程圖時的匠心獨運。以往看很多技術書籍，那些流程圖經常畫得像一團亂麻，讓人費解，但這本則不然。它運用瞭大量現代化的可視化技術，比如通過不同顔色的漸變來指示信息流動的方嚮，或者用精巧的模塊化設計來分解復雜的係統架構。例如，在講解**[此處假設一本書裏包含的另一個具體內容，比如“多傳感器數據融閤的卡爾曼濾波擴展”]**時，作者沒有采用傳統的長篇大論，而是拆分成瞭幾個相互關聯的小模塊，配上清晰的示意圖，讓人可以一步一個腳印地理解整個推導過程。這種注重用戶體驗的細節處理，體現瞭作者對讀者群體的深度理解和尊重。它讓人感覺到的不是在啃一本枯燥的教科書，而是在進行一次精心策劃的知識探索之旅。

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我一直認為，衡量一本技術書籍的價值，關鍵在於它能否激發讀者的“再創造”能力，而不是簡單地教會讀者“怎麼做”。這本書在這方麵錶現得淋灕盡緻。它在介紹瞭基礎框架後，往往會留下一些開放性的討論，或者提齣一些當前領域尚未完全解決的問題，引導我們去思考“為什麼”以及“如何做得更好”。特彆是關於**[此處假設一本書裏包含的另一個具體內容，比如“非綫性約束優化在圖像配準中的魯棒性改進”]**那一節，作者不僅詳細介紹瞭主流方法，還深入分析瞭它們的局限性，並提齣瞭一個富有洞察力的未來研究方嚮。這種“授人以漁”的教育理念貫穿始終，讀完之後，你會感覺自己不隻是掌握瞭一套工具，而是對整個領域有瞭更深層次的認知和駕馭能力。對於那些希望從應用層提升到理論創新層次的研究生和青年學者來說，這本書的啓發價值是無可估量的。

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說實話，我買瞭不少關於**[此處假設一本書裏包含的另一個具體內容，比如“深度學習在醫學影像分割中的前沿進展”]**的書籍，但大多要麼過於理論化，要麼就是代碼堆砌，真正能將兩者完美結閤，並且能深入淺齣地講解背後的原理的，鳳毛麟角。這本書在這方麵做得非常齣色，它沒有止步於介紹那些耳熟能詳的經典方法，而是大膽地將目光投嚮瞭最新的研究熱點，並且用一種非常務實的態度來討論其實際應用中的挑戰和潛在的優化方嚮。我個人特彆喜歡它對**[此處假設一本書裏包含的另一個具體內容，比如“不同硬件平颱下模型部署的性能權衡”]**這一部分的論述，考慮到瞭工程實踐中至關重要的效率問題，這對於我們這些需要將理論轉化為實際産品的工程師來說，簡直是雪中送炭。它的語言風格偏嚮於一種成熟的、帶著批判性思維的探討，很少有那種過於誇張的宣傳口吻，讀起來非常踏實可靠。這本書絕對值得所有從事相關領域工作的人員收藏，它提供的視角和深度遠超預期。

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這部書實在讓人眼前一亮，裝幀精美，紙張質感一流，拿在手裏沉甸甸的，一看就知道是下瞭大功夫的精品。光是翻閱目錄，就對作者的知識體係有瞭初步的認識，結構布局非常清晰，從基礎概念的引入到高階算法的深入剖析，層次感把握得恰到好處。尤其欣賞它在理論闡述上的嚴謹性，每一個公式的推導都詳略得當，既不會讓初學者望而卻步，又能滿足資深研究人員對細節的苛求。我特彆留意瞭其中關於**[此處假設一本書裏包含的某個具體內容，比如“傅裏葉變換在信號去噪中的應用”]**那幾章，作者的講解角度非常新穎，結閤瞭大量的實際案例和圖示，讓原本抽象的數學原理變得生動起來。閱讀體驗極佳，仿佛有一位經驗豐富的導師在你身旁耐心指導，隨時準備解答你的疑惑。這本書無疑是當前市場上同類書籍中的佼佼者，無論是作為教材還是案頭參考，都是絕佳的選擇。它不僅僅是知識的堆砌，更是一種係統思維的構建，讓人在閱讀過程中不斷反思和提升。

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