Deep Learning for Computer Vision

出版者:Packt Publishing

作者:Rajalingappaa Shanmugamani

页数:310

出版时间:2018-1-23

价格:GBP 29.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781788295628

具体描述

Key Features

Train different kinds of deep learning model from scratch to solve specific problems in Computer VisionCombine the power of Python, Keras, and TensorFlow to build deep learning models for object detection, image classification, similarity learning, image captioning, and moreIncludes tips on optimizing and improving the performance of your models under various constraints

Book Description

Deep learning has shown its power in several application areas of Artificial Intelligence, especially in Computer Vision. Computer Vision is the science of understanding and manipulating images, and finds enormous applications in the areas of robotics, automation, and so on. This book will also show you, with practical examples, how to develop Computer Vision applications by leveraging the power of deep learning.

In this book, you will learn different techniques related to object classification, object detection, image segmentation, captioning, image generation, face analysis, and more. You will also explore their applications using popular Python libraries such as TensorFlow and Keras. This book will help you master state-of-the-art, deep learning algorithms and their implementation.

What you will learn

Set up an environment for deep learning with Python, TensorFlow, and KerasDefine and train a model for image and video classificationUse features from a pre-trained Convolutional Neural Network model for image retrievalUnderstand and implement object detection using the real-world Pedestrian Detection scenarioLearn about various problems in image captioning and how to overcome them by training images and text togetherImplement similarity matching and train a model for face recognitionUnderstand the concept of generative models and use them for image generationDeploy your deep learning models and optimize them for high performance

Who This Book Is For

This book is targeted at data scientists and Computer Vision practitioners who wish to apply the concepts of Deep Learning to overcome any problem related to Computer Vision. A basic knowledge of programming in Python-and some understanding of machine learning concepts-is required to get the best out of this book.

Table of Contents

Introduction to Deep LearningImage ClassificationImage RetrievalObject DetectionSemantic SegmentationSimilarity LearningGenerative ModelsImage CaptioningVideo ClassificationDeployment

作者简介

About the Author

Rajalingappaa Shanmugamani is currently working as a Deep Learning Lead at SAP, Singapore. Previously, he has worked and consulted at various startups for developing computer vision products. He has a Masters from Indian Institute of Technology - Madras where his thesis was based on applications of computer vision in the manufacturing industry. He has published articles in peer-reviewed journals and conferences and applied for few patents in the area of machine learning. In his spare time, he coaches programming and machine learning to school students and engineers.

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用户评价

坦白说，在阅读这本书之前，我对“深度学习”这个词汇的理解还停留在非常浅显的层面，总觉得它遥不可及，与我这样的普通开发者似乎有些距离。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。作者以一种循序渐进的方式，将我从一个对深度学习一知半解的门外汉，引导成了一个能够初步理解并运用其核心概念的实践者。最令我印象深刻的是，书中不仅介绍了理论知识，更重要的是提供了大量的代码示例和实践指导。作者似乎预料到了我们这些初学者可能会遇到的困难，所以每一个代码片段都经过精心设计，配以详尽的注释，让我们能够清晰地理解每一行代码的作用以及它们如何协同工作。我特别喜欢书中关于数据预处理和模型训练的部分，作者详细阐述了如何选择合适的数据集，如何进行数据增强以提高模型的泛化能力，以及如何选择合适的优化器、损失函数和学习率等关键参数。这些实践性的指导，对于我们这些想要将深度学习应用于实际项目的人来说，简直是无价之宝。书中的每一个章节都像是一个独立的模块，但又紧密相连，构成了一个完整的知识体系。我从中学到的不仅仅是技术，更是解决问题的思维方式和工程实践经验。当我第一次成功地用书中提供的代码训练出一个能够识别猫狗的简单模型时，那种成就感是难以言喻的。

这本书的内容组织结构非常清晰，逻辑性极强。作者在介绍完基础的CNN架构之后，并没有停滞不前，而是迅速地引入了更先进的模型和技术。我尤其对书中关于目标检测的详细讲解印象深刻，从区域建议网络（RPN）到Anchor Boxes，再到各种后处理算法，作者都进行了非常细致的阐述。他对模型评估指标的讲解也非常到位，例如IoU、mAP等，并解释了它们在评估模型性能时的重要性。此外，书中还涉及了语义分割和实例分割等更复杂的计算机视觉任务，并且介绍了相关的模型，如FCN、U-Net、Mask R-CNN等，这些内容为我提供了解决更具挑战性问题的思路。作者的语言风格非常专业且流畅，使得阅读过程非常愉快。他对前沿研究的关注和介绍，也让我对计算机视觉领域的未来发展方向有了更深的认识。

这本书无疑是我在计算机视觉领域的一次“启蒙”。作者以其深厚的功底和独到的见解，为我打开了一扇通往智能世界的大门。我特别欣赏他对计算机视觉发展历史的梳理，以及深度学习是如何改变这个领域的。书中关于图像检索、图像生成、风格迁移等应用领域的介绍，都让我眼前一亮，深刻体会到深度学习在创造力和智能化方面的无限可能。作者在介绍一些复杂模型时，会巧妙地运用类比和图示，化繁为简，让我在理解抽象概念时感到轻松自如。我特别喜欢他关于Transformer模型在视觉领域应用的讲解，以及它如何挑战CNN的主导地位，这让我对未来的研究方向有了更清晰的认识。这本书的深度和广度都让我受益匪浅，它不仅仅是一本技术书籍，更是一种思维方式的引导，激发了我对计算机视觉领域更深入探索的渴望。

这本书的封面设计就吸引了我，那种深邃的蓝色和抽象的视觉元素，让人立刻联想到计算机视觉的核心——“看到”世界。拿到实体书的那一刻，纸张的质感和印刷的清晰度就给我留下了极好的印象，这对于一本技术性很强的书籍来说至关重要。我迫不及待地翻开第一页，简洁明了的目录和引人入胜的前言，迅速勾勒出了这本书的宏大愿景和严谨的结构。我非常欣赏作者在开篇就花了大量篇幅阐述深度学习在计算机视觉领域所带来的革命性变革，以及它如何颠覆了我们认识和处理图像的传统方式。作者的叙事方式非常平易近人，即使是对深度学习稍有了解的读者，也能很快跟上他的思路。他没有上来就堆砌复杂的数学公式，而是从直观的例子入手，比如人脸识别、物体检测，让我们理解深度学习是如何通过模仿人类的视觉感知过程来解决这些复杂问题的。我尤其喜欢作者在介绍卷积神经网络（CNN）时，通过生动的类比，将那些复杂的数学运算过程变得易于理解，仿佛在拆解一个精密的机械装置，层层剥离，最终展现其内在的精妙。书中对不同类型CNN架构的讲解，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，都详尽地描述了它们的设计理念、创新点以及在解决特定问题时的优势，让我对这一核心技术有了更深入的理解。作者的文字功底非常扎实，即使是讨论非常高深的理论，也能够做到清晰、准确且富有逻辑性，这一点在技术书籍中是极其难得的。

这本书给我带来的最深刻的体验是，它让我看到了深度学习与计算机视觉结合的无限可能性。作者在书中列举了大量令人惊叹的应用案例，从自动驾驶中的障碍物识别，到医疗影像分析中的病灶检测，再到安防监控中的行为分析，每一个案例都充分展示了深度学习在提升计算机视觉任务的精度和效率方面的巨大潜力。作者在介绍这些案例时，并没有简单地罗列结果，而是深入分析了每个案例中深度学习模型所扮演的角色，以及它们是如何解决特定问题的。我特别喜欢他对于人脸识别技术发展历程的梳理，从早期的特征提取方法，到如今基于深度学习的强大模型，整个过程的演变和技术的革新都被描绘得淋漓尽致。书中还涉及了一些关于模型鲁棒性和可解释性的讨论，这对于我们理解深度学习模型的局限性，并在实际应用中规避潜在风险至关重要。作者的这种深入浅出的讲解方式，让我能够站在一个更高的层面来理解深度学习在计算机视觉领域所扮演的角色，以及它未来的发展趋势。

我对这本书的评价可以说是非常积极和高度的。它成功地弥合了理论与实践之间的鸿沟，为我提供了一个全面且深入的学习平台。作者在技术细节的严谨性上做得非常出色，每一个公式、每一个算法的解释都经过了仔细的推敲。我尤其欣赏他对各种数据增强技术的详细介绍，例如旋转、缩放、翻转、色彩抖动等，并解释了这些技术如何有效地提高模型的泛化能力，避免过拟合。此外，书中还涉及了半监督学习和无监督学习在计算机视觉中的应用，这些内容为我打开了新的视野，让我看到了在数据量有限的情况下解决问题的可能性。作者对于生成对抗网络（GANs）的讲解也非常到位，特别是对DCGAN、StyleGAN等模型的介绍，以及它们在图像生成、风格迁移等方面的应用，都让我感到非常兴奋。这本书的排版和图示也非常精美，大量的图表和可视化内容，有效地辅助了文字的讲解，使得学习过程更加直观和高效。

作为一名资深的软件工程师，我一直对计算机视觉领域充满好奇，但将其与深度学习结合，对我来说仍然是一个相对陌生的领域。然而，这本书以其出色的组织结构和清晰的讲解，让我快速地进入了这个令人兴奋的世界。作者在书中并没有停留在理论层面，而是非常注重实际应用和工程实现。他详细地介绍了在实际项目中如何构建和部署深度学习模型，包括模型选择、特征工程、超参数调优以及模型评估等关键步骤。我尤其欣赏他在介绍模型部署时，对不同平台和框架的考量，例如在边缘设备上部署模型时需要考虑的计算资源和能耗问题，这对于实际工程应用来说非常重要。书中还涉及了迁移学习的概念，并且详细地解释了如何利用预训练模型来加速模型的开发过程，以及如何在有限的数据集上取得良好的性能。这些实用的技巧和方法，对于我们这些需要在实际项目中快速迭代和优化的开发者来说，是极其宝贵的。作者的语言风格非常专业且严谨，但又不失易读性，让我在学习过程中始终保持着高度的专注和兴趣。

这本书的深度和广度都让我感到惊叹。它不仅仅是简单地介绍几种深度学习模型，而是深入探讨了这些模型背后的数学原理和理论基础。作者在解释反向传播算法时，并没有回避复杂的梯度计算，而是通过一步步的推导，将这个看似抽象的过程变得清晰明了。我尤其欣赏他对于理解“梯度消失”和“梯度爆炸”等问题成因的深入剖析，并提供了针对性的解决方案，如ReLU激活函数、Batch Normalization等。这些内容对于想要深入理解深度学习模型内部机制的读者来说，非常有价值。书中还详细介绍了循环神经网络（RNN）及其变种，如LSTM和GRU，并阐述了它们在处理序列数据，如视频分析和图像字幕生成等任务中的重要作用。作者对这些模型结构的讲解非常细致，并且提供了相应的应用案例，让我们能够看到这些理论是如何转化为实际功能的。我特别喜欢他关于注意力机制（Attention Mechanism）的讲解，这是近年来深度学习领域最重要的进展之一，作者将其引入视觉任务中的方式非常巧妙，让我对Transformer等新架构有了更清晰的认识。总而言之，这本书的内容非常丰富，涵盖了从基础概念到前沿技术的方方面面，是一本能够满足不同层次读者需求的优秀著作。

作为一名跨领域学习者，我一直对计算机视觉领域充满兴趣，但始终觉得它是一个技术壁垒较高的领域。直到我读了这本书，我才真正体会到深度学习带来的颠覆性力量，以及它如何让计算机视觉变得更加强大和智能。作者的讲解方式非常人性化，他能够从一个非专业人士的角度出发，循序渐进地引导读者进入深度学习的世界。我特别喜欢他在介绍特征学习时，对词袋模型、Fisher Vector等传统方法的回顾，这有助于我理解深度学习是如何在特征提取方面实现突破的。书中关于视频分析和图像序列处理的部分也给我留下了深刻的印象，例如使用3D CNNs、ConvLSTM等模型来理解视频中的时空信息，这些内容极大地拓宽了我对计算机视觉应用的认知边界。作者对于模型压缩和优化的探讨，也为我在资源受限的环境下部署模型提供了宝贵的参考。

这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次与作者共同探索计算机视觉奥秘的旅程。作者的叙事风格非常引人入胜，他善于运用生动的比喻和形象的描述，将抽象的深度学习概念具象化。例如，在解释卷积操作时，他将卷积核比作一个“滑动的探照灯”，一点点扫描图像，捕捉关键特征，这种形象的比喻让我立刻就明白了卷积的本质。书中还穿插了一些作者在研究和实践过程中的个人体会和经验，这些“幕后故事”让整本书变得更加生动和有温度，仿佛在与一位经验丰富的导师进行对话。我特别喜欢他在介绍物体检测算法时，对不同方法的优劣势进行的对比分析，比如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，这些对比非常客观且有深度，帮助我更好地理解它们的适用场景。他还强调了数据的重要性，以及如何通过精心准备的数据集来提升模型的性能，这对于任何一个想要在计算机视觉领域有所建树的人来说，都是一个非常宝贵的建议。

还行，就是有点匆忙，感觉是博客教程大杂烩

还行，就是有点匆忙，感觉是博客教程大杂烩

优点：　把所有方向和技术都蜻蜓点水般讲了讲吧．　缺点：代码实例不够啊，不是hand on 啊

还行，就是有点匆忙，感觉是博客教程大杂烩

优点：　把所有方向和技术都蜻蜓点水般讲了讲吧．　缺点：代码实例不够啊，不是hand on 啊