深度學習之模型設計：核心算法與案例實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:電子工業齣版社

作者:言有三

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2020-6-1

價格:88.00元

裝幀:

isbn號碼:9787121390302

叢書系列:

圖書標籤:

• 深度學習
• AI
• 通俗易懂
• 計算機
• 言有三
• 機器學習
• 捲積神經網絡
• 深度學習
• 模型設計
• 神經網絡
• 機器學習
• 算法
• 實踐
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• 案例分析

數字圖像處理與計算機視覺：從基礎理論到前沿應用 圖書簡介 隨著信息時代的深入發展，數字圖像已成為我們感知世界、信息交互和技術創新的核心載體。從智能手機中的人像美化，到自動駕駛的精準導航，再到醫療影像診斷的輔助決策，數字圖像處理（DIP）與計算機視覺（CV）技術正在以前所未有的速度滲透並重塑著社會生活的方方麵麵。本書旨在為讀者構建一個全麵、深入且實用的知識體係，覆蓋從數字圖像的基礎數學原理到復雜場景的智能解析。 第一部分：數字圖像處理的基石 本部分側重於圖像獲取、錶示、增強以及復原等基礎環節，為後續的復雜應用打下堅實的理論基礎。 第一章：圖像的本質與錶示 圖像的物理基礎與數字化過程： 探討光能、色彩模型（RGB, CMYK, HSI）的物理意義，以及如何通過采樣和量化將連續的物理圖像轉化為可計算的數字信號。詳細闡述空間分辨率和灰度級的概念及其對圖像質量的影響。 數字圖像的結構與存儲格式： 深入分析二維矩陣在圖像錶示中的作用。介紹常見的圖像文件格式（如BMP, JPEG, PNG, TIFF）的內部結構、有損與無損壓縮的原理及其在不同應用場景下的取捨。 圖像的空間域與頻率域基礎： 引入離散傅裏葉變換（DFT）在圖像處理中的核心地位，解釋其如何揭示圖像中的周期性結構和紋理信息，為濾波操作提供理論依據。 第二章：圖像的增強與預處理 高質量的輸入是高效處理的前提。本章重點介紹如何通過數學方法改善圖像質量，消除噪聲和提高對比度。 空間域增強技術： 詳述點運算（如灰度拉伸、閾值化）和直方圖處理（均衡化、規定化）的數學模型及其在提升圖像可讀性上的應用。探討灰度級分層和負像處理。 圖像濾波與噪聲抑製： 區分綫性和非綫性濾波器的特性。深入分析均值濾波、中值濾波、高斯濾波在平滑圖像和去除隨機噪聲方麵的效果。重點講解空間域捲積操作的數學實現。 頻率域濾波： 結閤傅裏葉變換理論，介紹理想低通/高通濾波器、Butterworth濾波器和高斯濾波器的設計原理，闡述它們在去除周期性噪聲和銳化圖像中的優勢與局限。 第三章：圖像的幾何變換與復原 本章關注圖像的空間幾何校正和因退化而産生的質量恢復問題。 幾何變換： 闡述點、綫、麵的仿射變換（平移、鏇轉、縮放、錯切）的矩陣錶示法。詳細介紹圖像配準（Image Registration）的基本步驟和應用，例如衛星遙感數據的融閤。 圖像復原基礎： 模型化圖像退化過程（如運動模糊、離焦模糊），引入點擴散函數（PSF）的概念。探討逆濾波的挑戰與約束最小二乘濾波（Wiener Filter）的有效性。 盲解捲積技術的初步探討： 在PSF未知的情況下，如何通過迭代方法估計圖像和退化函數，是復原領域的前沿挑戰。 第二部分：計算機視覺的核心理論與技術 從圖像的“描述”邁嚮“理解”，本部分聚焦於如何從像素數據中提取有意義的結構信息和語義內容。 第四章：圖像分割的藝術與科學 圖像分割是計算機視覺任務中最為關鍵的一步，目標是將圖像劃分為具有特定意義的區域或目標。 基於閾值的分割方法： 深入分析Otsu's（大津法）的統計學原理，及其在雙峰直方圖中的魯棒性。探討多閾值分割的實現。 基於區域的分割技術： 詳細介紹區域生長法、區域分裂與閤並法的流程和參數敏感性。 邊緣檢測與輪廓提取： 闡述一階微分算子（Sobel, Prewitt）和二階微分算子（Laplacian）的原理。重點解析Canny邊緣檢測算法中高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值連接的精妙組閤。 圖論與主動輪廓模型（Snakes）： 介紹水平集方法和主動輪廓模型如何利用能量泛函優化來提取光滑、連續的物體邊界。 第五章：特徵提取與描述 機器理解圖像，首先需要提取齣穩定、可區分的局部特徵。 尺度不變性特徵： 深入講解尺度空間理論，Sift（尺度不變特徵變換）和Surf（加速穩健特徵）算法的構建流程，包括高斯差分、極值點檢測和方嚮分配。 局部描述符的構建： 闡述如何圍繞關鍵點構建具有鏇轉和尺度不變性的描述嚮量（如梯度方嚮直方圖），並討論描述符匹配的挑戰。 紋理分析基礎： 引入灰度共生矩陣（GLCM）的概念，用以量化紋理的統計特性（對比度、能量、熵等），用於材料識彆和醫學圖像分析。 第六章：圖像的幾何基礎與三維重建 理解三維世界在二維平麵上的投影是機器感知空間信息的核心。 相機模型與標定： 詳細介紹針孔相機模型，包括內參矩陣和外參矩陣的物理意義。講解如何通過棋盤格等標定闆實現相機的精確標定，以消除鏡頭畸變。 立體視覺與深度感知： 闡述雙目視覺的基本原理，核心在於視差的計算。深度解析塊匹配（BM）算法和動態規劃算法在求解視差圖中的應用。 單應性（Homography）與透視變換： 介紹如何利用單應性矩陣在不同視角的圖像間進行映射，這是圖像拼接和虛擬現實應用的基礎。 第三部分：前沿應用與係統構建 本部分將理論與實際工程相結閤，探討如何應用已學知識解決復雜的現實問題。 第七章：模式識彆與圖像檢索 將圖像數據轉化為可供快速檢索和分類的信息單元。 基於內容（CBIR）的圖像檢索： 探討如何利用顔色直方圖、紋理特徵和形狀特徵來構建圖像的特徵嚮量，並使用距離度量（如歐氏距離、餘弦相似度）進行相似性搜索。 模闆匹配與目標跟蹤： 講解歸一化互相關（NCC）在目標定位中的應用。引入卡爾曼濾波（Kalman Filter）和粒子濾波（Particle Filter）在運動物體狀態估計與跟蹤中的基本原理和預測機製。 第八章：應用案例精選 精選工業、醫療和環境監測領域的經典應用，展示技術整閤的力量。 醫學影像分析概述： 介紹如何應用圖像增強技術處理X光片或MRI圖像，利用區域增長和形態學操作輔助病竈區域的初步識彆。 工業視覺檢測： 闡述機器視覺係統（光源、相機、采集卡）的硬件選型標準，以及如何利用邊緣檢測和模闆匹配完成産品錶麵缺陷的自動化檢測。 遙感圖像的分類與變化檢測： 結閤多光譜數據的處理方法，介紹如何利用監督或無監督分類技術對地錶覆蓋物進行區分，並對比不同時間點圖像以監測環境變化。 結語：技術展望 本書在理論和實踐的結閤中，為讀者搭建瞭堅實的圖像處理與計算機視覺基礎。未來的發展將更加側重於多模態數據融閤、實時處理效率的提升以及與人工智能算法的深度耦閤，這些都將是持續學習和探索的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

之前加過作者的知識星球，有問題都會給中肯實用的答復。 這次齣瞭書，當然要支持一下。買迴來看瞭看，一如既往的認真、高標準態度在寫書。 而且作者是在業界大公司從事本行業的高手，寫的東西既有理論基礎，又能從實際業務齣發寫那些業界真正在用的東西，內容非常有幫助👍 聽...

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

作為一名長期在一綫從事AI算法開發的工作者，我深知理論與實戰之間那道難以逾越的鴻溝。很多教材往往過於側重理論的推導，導緻讀者在麵對真實復雜項目時，總感覺“理論白學瞭”；而另一些過於偏重代碼實現的資料，則又顯得根基不穩，缺乏應對突發問題的深層洞察力。然而，這本書的齣現，真正做到瞭如題所示的“核心算法與案例實踐”的完美結閤。書中對於那些被頻繁使用的核心優化器，如AdamW、Lookahead等，不僅僅是給齣瞭標準的數學錶達，更深入地剖析瞭它們在不同數據集規模和模型復雜度下性能差異的內在原因。尤其令我印象深刻的是，作者在討論梯度消失和爆炸問題時，引入瞭多種現代正則化和歸一化技術的應用場景對比，這種對比分析極具啓發性，直接指導瞭我在近期項目中對模型穩定性的改進。我喜歡這種“先理論、後應用、再深入剖析”的章節結構，它形成瞭一個完整的學習閉環，確保瞭讀者能夠將學到的知識立即映射到實際的工程場景中去，極大地縮短瞭從理論到生産力的轉化時間。

评分☆☆☆☆☆

我是在準備一個重要的技術評審會議時，偶然發現瞭這本書中關於模型部署和推理效率優化的章節。坦白說，很多深度學習書籍在討論完訓練和調優後就戛然而止，留下瞭模型落地這一巨大的空白。而這本書的遠見卓識體現在它並未迴避這個“最後一公裏”的難題。作者詳細講解瞭模型剪枝、量化感知訓練（QAT）以及ONNX格式轉換過程中的注意事項，尤其是針對不同硬件平颱（如GPU與邊緣設備）的性能差異分析，極為細緻入微。他沒有停留在概念層麵，而是結閤具體的代碼片段和性能測試數據，直觀地展示瞭不同優化策略帶來的實際吞吐量提升百分比。這種麵嚮工程落地的講解，對於我們團隊優化現有綫上服務、降低延遲和計算成本有著立竿見影的指導作用。可以說，這本書提供的不僅僅是算法知識，更是一套完整的、從零到一構建高性能深度學習係統的藍圖。它讓我在匯報中，能夠自信地闡述我們技術選型的深層原因，而非僅僅依賴於彆人的框架。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常吸引人，深邃的藍色調和現代感的字體排版，一下子就給人一種專業且前沿的感覺。我是在一位資深工程師的推薦下購買的，他強烈建議我閱讀這本書來鞏固和拓展我在機器學習領域的知識體係。打開書本，首先映入眼簾的是作者對整個深度學習領域宏大願景的清晰闡述，這種開篇就定下高屋建瓴的基調，讓我對後續內容的深度和廣度充滿瞭期待。我特彆欣賞作者在介紹基本概念時所展現齣的那種嚴謹而又不失親和力的筆觸，他似乎深諳初學者與有經驗的從業者在理解上的不同側重點，總能在關鍵的轉摺點提供恰到好處的類比和直觀解釋，這使得那些初看之下略顯晦澀的數學公式和抽象理論變得觸手可及。書中對不同類型神經網絡結構演進的曆史脈絡梳理得極其流暢，讓人清晰地看到瞭技術迭代的邏輯性，而不是簡單地羅列公式堆砌。這種敘事方式極大地提升瞭閱讀體驗，讓學習過程不再是枯燥的知識灌輸，而更像是一場充滿發現的探索之旅。我目前纔讀到基礎的捲積網絡部分，但已經能感受到作者在理論深度和工程實踐之間的拿捏是多麼到位和精準，相信這本書會成為我案頭必備的工具書。

评分☆☆☆☆☆

閱讀完大半部分，我最大的感受是作者對復雜概念的“降維處理”能力達到瞭爐火純青的地步。比如，涉及到生成對抗網絡（GANs）的收斂性分析和WGAN-GP的理論基礎時，很多書籍會陷入冗長且令人生畏的數學推導中，導緻讀者望而卻步。然而，這本書巧妙地運用瞭直觀的幾何解釋和信息論的角度來闡述這些難題，使得原本抽象的“最優傳輸”概念變得易於理解和掌握。此外，書中對各種生成模型（VAE、GANs、Diffusion Models）的優缺點和適用場景進行瞭細緻的對比矩陣分析，這種清晰的分類和比較，對於決策者而言極其寶貴。它不再是簡單地告訴你“怎麼做”，而是讓你明白“為什麼用這個，不用那個”。這種“知其所以然”的深度理解，纔是一個真正專業人士必備的素質。這本書的整體風格是：謙遜地引導、嚴謹地論證、最終以實踐的可靠性來驗證理論的美感，是一本值得反復研讀的佳作。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙張質量也值得稱贊，厚實且不反光的紙張在長時間的閱讀中對手部和眼部都非常友好，這對於我們這種需要反復翻閱、做大量批注的讀者來說，是一個非常貼心的設計。更重要的是，書中在章節末尾設置的“挑戰性思考題”和“擴展閱讀建議”部分，是我認為本書價值飆升的關鍵所在。這些思考題並非簡單的復述性問題，而是設計巧妙地引導讀者去質疑現有模型的局限性，並嘗試提齣創新的解決方案。例如，關於注意力機製的討論，作者就提齣瞭一個開放性的問題，讓我不得不重新審視Transformer結構中Self-Attention的計算復雜度瓶頸。這種主動引導式的學習方式，遠比被動接受知識更有效。我甚至發現，書中引用的參考文獻非常新穎且權威，很多是我之前接觸不到的頂會論文，這為我接下來的研究方嚮確定提供瞭寶貴的參考坐標。這本書真正做到瞭賦能讀者，它不僅傳授知識，更重要的是培養瞭一種批判性思維和獨立研究的能力，這在快速迭代的AI領域至關重要。

评分☆☆☆☆☆

大概翻瞭翻，還不錯，不光是講what和how，也在努力講why，講背後的原理以及為什麼這麼做。

评分☆☆☆☆☆

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