计算机视觉度量深入解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Scott Krig（斯科特·克里格） 著，刘波，靳小波，于俊伟 译

图书标签:

• 计算机视觉
• 图像处理
• 深度学习
• 特征提取
• 相似度度量
• 检索
• 评估
• 算法
• Python
• 机器学习

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115433046

版次：1

商品编码：12047726

品牌：异步图书

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：408

正文语种：中文

编辑推荐

这本书为读者开启了计算机视觉的技术之旅，书中介绍了将近100种局部描述子、区域描述子以及全局描述子。它将计算机视觉领域的历史与现代方法的新分析相结合，而不只是一本通过源代码来介绍如何做以及性能分析的书。

本书给出了计算机视觉的体系结构，列举了大量的例子，并引用超过540篇参考文献进行深入的介绍；通过实验结果对算法和相应数据进行直观的理解，并对进一步的研究提出了一些有意义的问题，而不只是提供答案。

本书的主要内容如下：
·当前的研究状态、简短的历史、计算机视觉度量将来的发展方向；
·局部二值化、梯度和其他谱方法、形状特征以及基空间的分类；
·对二维图像感知、3D深度感知以及图像预处理进行了概述；
·针对不同应用的视觉流程优化方法；
·通过合成特征字母来研究OpenCV中的10个描述子的特征。

内容简介

计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，目前已经广泛应用于智能驾驶、机器人、生物识别等众多领域。本书对计算机视觉特征描述子的性质进行了分类，并给出了计算机视觉处理流程的一般性框架。同时，本书也对目前较新的计算机视觉技术进行了介绍，这些技术包括3D深度感知方法、稀疏编码、卷积神经网络、深度学习等。
本书针对的读者为从事计算机视觉的工程技术人员、研究人员等。读者可根据不同的应用，利用本书提供的知识来选择合适的特征描述子。本书将按各种鲁棒性属性来理解各类计算机视觉的特征描述子，读者在阅读本书时要具备一定的图像处理的基础知识。

作者简介

作者简介：
Scott Krig是计算机成像学、计算机视觉和图形可视化方面的先驱。他在1988年成立了Krig Research公司，该公司提供了世界上基于高性能工程工作站、超级计算机和专有成像硬件的成像和视觉系统，并为来自全球25个国家的客户提供服务。Scott也是全球范围的许多专利应用的发明人，其涉及的范围包括嵌入式系统、成像学、计算机视觉、DRM和计算机安全，他也曾在斯坦福大学做过研究。

译者简介：
1．刘波，博士，重庆工商大学计算机科学与信息工程学院教师，主要从事机器学习理论、计算机视觉和优化技术研究，同时爱好Hadoop和Spark平台上的大数据分析，也对Linux平台的编程和Oracle数据库感兴趣。

2．靳小波，博士，副教授，硕士生导师，2009年7月从中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室博士毕业。2010年5月入河南工业大学信息科学与工程学院参加工作至今。近年来，在国际级杂志和会议上发表论文多篇，申请专利一项。多次参与互联网作弊检测挑战赛获一等奖，曾主持青年科学基金一项，并参与两项青年科学基金。开发了一款开源的Java机器学习库JMLP。主要研究兴趣为机器学习、互联网挖掘和计算机视觉。

3．于俊伟，博士，副教授，2009年12月从中国科学院自动化所毕业，随后在河南工业大学信息科学与工程学院工作至今，在国内外学术期刊及国际会议上发表论文10余篇，当前主持一项青年科学基金，主要从事计算机视觉、模式识别和智能信息处理等方向的研究。

目录

第1章　图像的获取和表示　1
1．1 图像传感器技术　1
1．1．1 传感器材料　2
1．1．2 传感器光电二极管元件　3
1．1．3 传感器配置：马赛克、Faveon和BSI　3
1．1．4 动态范围和噪声　5
1．1．5 传感器处理　5
1．1．6 去马赛克　6
1．1．7 坏像素的校正　6
1．1．8 颜色和照明校正　6
1．1．9 几何校正　7
1．2 摄像机和计算成像　7
1．2．1 计算成像概述　7
1．2．2 单像素的摄像头计算　8
1．2．3 二维可计算摄像机　9
1．2．4 三维深度的摄像机系统　10
1．3 三维深度处理　21
1．3．1 方法概述　21
1．3．2 深度感知和处理中存在的问题　22
1．3．3 单目深度处理　27
1．4 三维表示：体元、深度图、网格和点云　31
1．5 总结　32
第2章　图像预处理　33
2．1 图像处理概述　33
2．2 图像预处理要解决的问题　34
2．2．1 计算机视觉的流程和图像预处理　34
2．2．2 图像校正　36
2．2．3 图像增强　36
2．2．4 为特征提取准备图像　37
2．3 图像处理方法分类　41
2．3．1 点运算　42
2．3．2 直线运算　42
2．3．3 区域运算　42
2．3．4 算法　42
2．3．5 数据转换　43
2．4 色度学　43
2．4．1 色彩管理系统概述　44
2．4．2 光源、白点、黑点和中性轴　44
2．4．3 设备色彩模型　45
2．4．4 颜色空间与色彩感知　45
2．4．5 色域映射与渲染目的　46
2．4．6 色彩增强的实际考虑　47
2．4．7 色彩的准确度与精度　48
2．5 空间滤波　48
2．5．1 卷积滤波与检测　48
2．5．2 核滤波与形状选择　50
2．5．3 点滤波　51
2．5．4 噪声与伪像滤波　52
2．5．5 积分图与盒式滤波器　53
2．6 边缘检测器　54
2．6．1 核集合： Sobel， Scharr， Prewitt， Roberts， Kirsch， Robinson和Frei-Chen　54
2．6．2 Canny检测器　55
2．7 变换滤波、Fourier变换及其他　56
2．7．1 Fourier变换　56
2．7．2 其他变换　58
2．8 形态学与分割　59
2．8．1 二值形态学　59
2．8．2 灰度和彩色形态学　61
2．8．3 形态学优化和改进　61
2．8．4 欧氏距离映射　61
2．8．5 超像素分割　62
2．8．6 深度图分割　63
2．8．7 色彩分割　64
2．9 阈值化　64
2．9．1 全局阈值化　65
2．9．2 局部阈值化　68
2．10 总结　69
第3章　全局特征和区域特征　70
3．1 视觉特征的历史概述　70
3．1．1 核心思想：全局、区域和局部　71
3．1．2 纹理分析　73
3．1．3 统计方法　76
3．2 纹理区域度量　77
3．2．1 边缘度量　77
3．2．2 互相关和自相关　79
3．2．3 Fourier频谱、小波和基签名　79
3．2．4 共生矩阵和Haralick特征　80
3．2．5 Laws纹理度量　89
3．2．6 LBP局部二值模式　90
3．2．7 动态纹理　91
3．3 统计区域度量　91
3．3．1 图像矩特征　92
3．3．2 点度量特征　92
3．3．3 全局直方图　94
3．3．4 局部区域直方图　94
3．3．5 散点图和3D直方图　95
3．3．6 多分辨率和多尺度直方图　97
3．3．7 径向直方图　98
3．3．8 轮廓或边缘直方图　99
3．4 基空间度量　99
3．4．1 Fourier描述　101
3．4．2 Walsh-Hadamard变换　102
3．4．3 HAAR变换　103
3．4．4 斜变换　103
3．4．5 Zernike多项式　103
3．4．6 导向滤波器　104
3．4．7 Karhunen-Loeve变换与Hotelling变换　104
3．4．8 小波变换和Gabor滤波器　105
3．4．9 Hough变换与Radon变换　106
3．5 总结　108
第4章　局部特征设计、分类和学习　109
4．1 局部特征　109
4．1．1 检测器、兴趣点、关键点、锚点、标注　110
4．1．2 描述子、特征描述、特征提取　110
4．1．3 稀疏局部模式方法　111
4．2 局部特征属性　111
4．2．1 选择特征描述子和兴趣点　111
4．2．2 特征描述子和特征匹配　112
4．2．3 好特征的标准　112
4．2．4 可重复性，相对于困难的查找算容易　113
4．2．5 判别性与非判别性　114
4．2．6 相对和绝对位置　114
4．2．7 匹配代价和一致性　114
4．3 距离函数　115
4．3．1 关于距离函数的早期研究成果　115
4．3．2 欧氏或笛卡儿距离度量　116
4．3．3 网格距离度量　118
4．3．4 基于统计学的差异性度量　119
4．3．5 二值或布尔距离度量　120
4．4 描述子的表示　121
4．4．1 坐标空间和复数空间　121
4．4．2 笛卡儿坐标　121
4．4．3 极坐标和对数极坐标　121
4．4．4 径向坐标　122
4．4．5 球面坐标　122
4．4．6 Gauge坐标　122
4．4．7 多元空间和多模数据　122
4．4．8 特征金字塔　123
4．5 描述子的密度　123
4．5．1 丢弃兴趣点和描述子　124
4．5．2 稠密与稀疏特征描述　124
4．6 描述子形状拓扑　125
4．6．1 关联性模板　125
4．6．2 块和形状　125
4．6．3 对象多边形　127
4．7 局部二值描述与点对模式　128
4．7．1 FREAK视网膜模式　129
4．7．2 Brisk 模式　130
4．7．3 ORB和BRIEF模式　131
4．8 描述子判别性　131
4．8．1 谱的判别性　132
4．8．2 区域、形状和模式的判别性　133
4．8．3 几何判别因素　133
4．8．4 通过特征可视化来评价判别性　134
4．8．5 精度与可跟踪　136
4．8．6 精度优化、子区域重叠、Gaussian权重和池化　138
4．8．7 亚像素精度　138
4．9 搜索策略与优化　139
4．9．1 密集搜索　139
4．9．2 网格搜索　139
4．9．3 多尺度金字塔搜索　140
4．9．4 尺度空间和图像金字塔　140
4．9．5 特征金字塔　142
4．9．6 稀疏预测搜索与跟踪　142
4．9．7 跟踪区域限制搜寻　143
4．9．8 分割限制搜索　143
4．9．9 深度或Z限制搜索　143
4．10 计算机视觉、模型和结构　144
4．10．1 特征空间　144
4．10．2 对象模型　145
4．10．3 约束　146
4．10．4 选择检测器和特征　146
4．10．5 训练概述　147
4．10．6 特征和对象的分类　148
4．10．7 特征学习、稀疏编码和卷积网络　154
4．11 总结　158
第5章　特征描述属性的分类学　159
5．1 特征描述子系列　160
5．2 计算机视觉分类学方面的早期研究成果　161
5．3 鲁棒性和精度　161
5．4 通用的鲁棒性分类学　162
5．4．1 光照　163
5．4．2 颜色准则　163
5．4．3 不完全性　164
5．4．4 分辨率和精度　164
5．4．5 几何失真　165
5．4．6 效率变量、费用和效益　165
5．4．7 判别性和唯一性　165
5．5 通用的视觉度量分类学　166
5．5．1 特征描述子族　168
5．5．2 频谱维度　168
5．5．3 频谱类型　168
5．5．4 兴趣点　171
5．5．5 存储格式　171
5．5．6 数据类型　172
5．5．7 描述子内存　172
5．5．8 特征形状　173
5．5．9 特征模式　173
5．5．10 特征密度　174
5．5．11 特征搜索方法　174
5．5．12 模式对采样　175
5．5．13 模式区域大小　176
5．5．14 距离函数　176
5．6 特征度量评估　177
5．6．1 效率变量、成本和效益　177
5．6．2 图像重建的效率度量　178
5．6．3 特征度量评估举例　178
5．7 总结　180
第6章　兴趣点检测与特征描述子研究　181
6．1 兴趣点调整　181
6．2 兴趣点概念　182
6．3 兴趣点方法概述　184
6．3．1 Laplacian 和Gaussian -Laplacian　185
6．3．2 Moravac角点检测器　185
6．3．3 Harris方法、Harris-Stephens、Shi-Tomasi以及Hessian类型的检测器　186
6．3．4 Hessian矩阵检测器和Hessian-Laplace　186
6．3．5 Gaussian差　187
6．3．6 显著性区域　187
6．3．7 SUSAN、Trajkovic 以及 Hedly　187
6．3．8 Fast、Faster以及 AGHAST　188
6．3．9 局部曲率方法　189
6．3．10 形态兴趣区域　189
6．4 特征描述子介绍　190
6．4．1 局部二值描述子　190
6．4．2 Census　197
6．4．3 BRIEF　198
6．4．4 ORB　199
6．4．5 BRISK　200
6．4．6 FREAK　201
6．5 谱描述子　202
6．5．1 SIFT　202
6．5．2 SIFT-PCA　206
6．5．3 SIFT-GLOH　207
6．5．4 改进的SIF-SIFER　207
6．5．5 SIFT CS-LBP改造　208
6．5．6 RootSIFT改造　208
6．5．7 CenSurE和STAR　209
6．5．8 相关模板　210
6．5．9 HAAR特征　212
6．5．10 使用类HAAR特征的Viola Jones算法　213
6．5．11 SURF　214
6．5．12 其他SURF算法　215
6．5．13 梯度直方图及变种　216
6．5．14 PHOG和相关方法　217
6．5．15 Daisy和O-Daisy　218
6．5．16 CARD　219
6．5．17 具有鲁棒性的快速特征匹配　221
6．5．18 RIFF和CHOG　222
6．5．19 链码直方图　223
6．5．20 D-NETS　224
6．5．21 局部梯度模式　225
6．5．22 局部相位量化　225
6．6 基空间描述子　226
6．6．1 傅里叶描述子　227
6．6．2 用其他基函数来构建描述子　228
6．6．3 稀疏编码方法　228
6．7 多边形形状描述　229
6．7．1 MSER方法　229
6．7．2 针对斑点和多边形的物体形状度量　230
6．7．3 形状上下文　233
6．8 3D、4D、体积以及多模态描述子　234
6．8．1 3D HOG　235
6．8．2 HON 4D　235
6．8．3 3D SIFT　236
6．9 总结　237
第7章　基准数据、内容、度量和分析　238
7．1 什么是基准数据？　238
7．2 先前关于标注数据方面的研究：艺术与科学　240
7．2．1 质量性能的一般度量　240
7．2．2 算法性能的衡量　241
7．2．3 Rosin关于角点方面的研究工作　242
7．3 构造基准数据的关键问题　243
7．3．1 内容：采用、修改或创建　243
7．3．2 可用的基准数据介绍　243
7．3．3 使用数据拟合算法　244
7．3．4 场景构成和标记　245
7．4 定义目标和预期　247
7．4．1 Mikolajczyk和Schmid的方法学　247
7．4．2 开放式评价系统　248
7．4．3 极端情况和限制　248
7．4．4 兴趣点和特征　248
7．5 基准数据的鲁棒性准则　249
7．5．1 举例说明鲁棒性准则　249
7．5．2 将鲁棒性准则用于实际应用　250
7．6 度量与基准数据的配对　252
7．6．1 兴趣点、特征和基准数据的配对和优化　252
7．6．2 一般的视觉分类学的例子　253
7．7 合成的特征字母表　254
7．7．1 合成数据集的目标　254
7．7．2 合成兴趣点字母表　256
7．7．3 将合成字母表叠加到真实图像上　258
7．8 总结　260
第8章　可视流程及优化　261
8．1 阶段、操作和资源　261
8．2 计算资源预算　263
8．2．1 计算单元、ALU和加速器　265
8．2．2 能耗的使用　266
8．2．3 内存的利用　266
8．2．4 I O性能　269
8．3 计算机视觉流程的实例　270
8．3．1 汽车识别　270
8．3．2 人脸检测、情感识别以及年龄识别　277
8．3．3 图像分类　285
8．3．4 增强现实　289
8．4 可选的加速方案　294
8．4．1 内存优化　294
8．4．2 粗粒度并行　296
8．4．3 细粒度数据并行　297
8．4．4 高级指令集和加速器　300
8．5 计算机视觉算法的优化与调整　301
8．5．1 编译器优化与手工优化　301
8．5．2 特征描述子改造、检测器和距离函数　302
8．5．3 Boxlets与卷积加速　303
8．5．4 数据类型优化，整型与浮点型　303
8．6 优化资源　304
8．7 总结　304
附录A　合成特征分析　306
A．1 目标的背景与期望　307
A．2 测试方法和结果　309
A．3 合成字母基准图像概述　311
A．4 测试1：合成兴趣点字母检测　313
A．5 测试2：合成角点字母检测　323
A．6 测试3：叠加到真实图像上的合成字母检测　333
A．7 测试4：字母的旋转不变性　333
A．8 结果分析和不可重复性异常　336
附录B　基准数据集概述　339
附录C　成像和计算机视觉资源　347
C．1 商业产品　347
C．2 开放源码　348
C．3 组织、机构和标准　350
C．4 在线资源　351
附录D　扩展SDM准则　353
译后记　370
参考文献　372

《图像识别与分析：从理论到实践的探索》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的图像识别与分析知识体系，涵盖了从基础理论到前沿技术的广泛内容。我们力求通过严谨的学术探讨与生动的实践案例相结合的方式，引导读者理解图像背后的信息表达、提取与解读过程，并最终掌握构建高效图像识别与分析系统的关键技术。 第一部分：图像基础与特征提取 本部分将首先回顾数字图像的基础知识，包括图像的形成、表示方法（如灰度图像、彩色图像）、像素信息及其数学模型。在此基础上，我们将深入探讨各种经典的图像特征提取方法。 低级特征提取： 边缘检测： 介绍Sobel、Prewitt、Roberts等算子，以及Canny边缘检测算法的原理与实现，分析它们在不同场景下的优缺点。 角点检测： 讲解Harris角点检测、FAST角点检测等算法，以及它们在图像配准、目标跟踪中的应用。 纹理特征： 阐述局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等纹理描述符，以及如何利用它们捕捉图像的局部细节和材质信息。 颜色特征： 探讨颜色直方图、颜色矩、颜色不变特征等描述子，以及它们在图像检索、目标分割中的作用。 高级特征提取： 尺度不变特征变换（SIFT）： 详细解析SIFT算法的构建过程，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、描述符生成等步骤，并分析其在图像匹配、目标识别方面的鲁棒性。 加速鲁棒特征（SURF）： 介绍SURF算法，对比其与SIFT的异同，重点讲解其加速原理和应用场景。 方向梯度直方图（HOG）： 深入理解HOG特征的构建思想，包括图像预处理、网格划分、梯度计算、方向投票、特征向量归一化等，重点讲解其在行人检测等任务中的成功应用。 第二部分：图像分割与目标检测 本部分将聚焦于图像中特定区域的划分与目标物体的定位，是图像分析的核心环节。 图像分割： 基于阈值的分割： 介绍Otsu方法等全局阈值分割技术，以及区域生长、分水岭算法等局部自适应分割方法。 基于边缘的分割： 探讨如何利用边缘信息进行区域划分，分析其局限性。 基于区域的分割： 深入理解区域生长、分裂与合并等算法，以及它们在医学图像、遥感图像分析中的应用。 图论在图像分割中的应用： 介绍最小割/最大流算法在图像分割中的原理与应用，如GrabCut算法。 目标检测： 传统目标检测方法： 回顾基于滑动窗口与分类器（如Viola-Jones人脸检测器）、基于稀疏表示的目标检测等方法。 基于深度学习的目标检测： 两阶段检测器： 详细讲解R-CNN系列算法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），分析区域建议网络（RPN）的作用。 单阶段检测器： 深入理解YOLO系列（YOLOv1-v5/v7/v8）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的架构设计、损失函数以及各自的优势与劣势。 Transformer在目标检测中的应用： 介绍DETR（DEtection TRansformer）等基于Transformer的目标检测模型。 第三部分：图像分类与识别 本部分将探讨如何让计算机“理解”图像内容，并将其归类到预定义的类别中。 传统图像分类方法： 特征描述与分类器结合： 讲解如何将前面提取的各种特征（SIFT, HOG等）与支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等分类器结合进行图像分类。 词袋模型（Bag-of-Words）： 介绍如何将图像特征表示为词汇表示，以及词袋模型在图像检索和分类中的应用。 基于深度学习的图像分类： 卷积神经网络（CNN）基础： 详细解析CNN的卷积层、池化层、激活函数、全连接层等基本组件，以及它们如何实现特征的自动学习和层层抽象。 经典CNN架构： 深入讲解LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等里程碑式的CNN模型，分析它们的设计理念、网络结构演进以及在ImageNet等数据集上的表现。 迁移学习与微调： 讲解如何利用预训练模型加速和提升模型在特定任务上的性能，包括特征提取器和全监督微调。 数据增强技术： 介绍翻转、旋转、裁剪、颜色抖动等数据增强策略，以及它们如何提升模型的泛化能力。 轻量级CNN模型： 讨论MobileNet、ShuffleNet等面向移动端和嵌入式设备的模型设计。 第四部分：图像生成与处理 本部分将介绍如何从无到有地生成图像，以及对现有图像进行有损或无损的处理。 图像去噪： 讲解基于滤波（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）、非局部均值（NLM）去噪、BM3D等传统去噪方法，以及基于深度学习的去噪网络（如DnCNN）。 图像增强： 探讨直方图均衡化、对比度拉伸、伽马校正等基本图像增强技术，以及基于深度学习的图像超分辨率重建（SRCNN, ESRGAN）和图像风格迁移。 生成对抗网络（GAN）： GAN基本原理： 深入理解生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程。 经典GAN模型： 介绍DCGAN、Conditional GAN (cGAN)、StyleGAN等，并探讨它们在图像生成、图像翻译等领域的应用。 变分自编码器（VAE）： 讲解VAE的编码器-解码器结构，以及其在图像生成和表示学习中的作用。 第五部分：应用实例与前沿进展 本部分将通过具体的应用场景，展示图像识别与分析技术的实际价值，并展望未来的发展方向。 人脸识别与检测： 探讨人脸检测、人脸关键点定位、人脸识别的算法流程与关键技术。 自动驾驶中的视觉感知： 介绍基于视觉的物体检测、车道线检测、交通标志识别等在自动驾驶中的应用。 医学影像分析： 讲解图像分割（如肿瘤分割）、病灶检测、图像配准在医学诊断中的应用。 遥感图像处理： 探讨地物分类、变化检测、目标提取在遥感领域的应用。 视觉问答（VQA）与图像字幕生成： 介绍如何结合自然语言处理技术，让机器理解图像内容并进行文本描述。 3D视觉基础： 简要介绍立体视觉、深度估计、点云处理等3D视觉的基本概念。 未来发展趋势： 讨论多模态融合、自监督学习、小样本学习、可解释性AI在计算机视觉领域的最新研究动向。 本书适合于计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业的学生、研究人员以及对图像识别与分析技术感兴趣的开发者和工程师。通过阅读本书，读者将能够建立扎实的理论基础，掌握核心算法，并具备将这些技术应用于实际问题的能力。

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这本书的名字着实吸引人——《计算机视觉度量深入解析》。单看这个名字，我就能想象到里面会充满了各种量化方法、评估指标，以及如何科学地判断一个计算机视觉模型的优劣。我期待它能像一位经验丰富的教练，指导我如何公正、客观地审视我们辛辛苦苦训练出来的模型。比如，在图像识别领域，我们可能已经习惯了准确率（Accuracy）这个指标，但这本书会不会带我们跳出这个“舒适区”，去探索诸如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，甚至是一些更精细的指标，比如ROC曲线下的面积（AUC）？它会不会深入剖析这些指标背后的数学原理，以及它们各自的适用场景和局限性？我希望它能告诉我，什么时候应该侧重于减少假阳性，什么时候又必须最大限度地提高召回率。在目标检测领域，IoU（Intersection over Union）必然是绕不开的话题，但我好奇这本书会如何“深入解析”它，会不会讨论不同IoU阈值的选择对模型性能评估的影响，以及是否有更先进的度量标准来解决遮挡、尺度变化等问题？当然，在生成模型（如GAN）的评估上，FID（Fréchet Inception Distance）和IS（Inception Score）已经是业界标杆，这本书会不会在这些指标的基础上，进一步探讨它们的不足，并提出新的解决方案？我想象着，读完这本书，我将能更自如地在各种任务中选择最合适的评估指标，并能更深入地理解模型性能背后的原因。

评分☆☆☆☆☆

《计算机视觉度量深入解析》这个书名，勾起了我对计算机视觉领域“科学性”的强烈渴望。我知道，科学研究的基石在于精确的测量和严谨的评估，而我之前在实际工作中，对于度量方法的理解，总感觉停留在“够用”的层面，缺乏一种“深入”的钻研。这本书，我希望它能带我进入一个更广阔、更专业的度量世界。我设想它会从统计学和信息论的角度，来审视各种度量方法，解释它们背后的数学原理，以及它们在理论上的优劣。它会不会讨论如何处理数据不平衡的问题，以及在类别不均衡的情况下，哪些度量指标能够更准确地反映模型的真实性能？在某些应用场景下，除了性能，我们还需要关注模型的“效率”，比如推理速度、内存占用等，书中是否会探讨这些工程层面的度量？更进一步，这本书会不会触及一些关于“公平性”和“偏见”的度量，在人工智能日益普及的今天，确保模型的公平性至关重要，而这需要精细的度量来支撑。我期待它能为我提供一套完整的度量工具箱，让我能够在各种复杂的计算机视觉问题中，做出最明智的判断和最有效的优化。

评分☆☆☆☆☆

《计算机视觉度量深入解析》这个书名，让我感到一股扑面而来的专业气息。我一直觉得，衡量一个领域是否成熟，很大程度上取决于它是否有完善的评估体系。计算机视觉发展至今，已经涌现了无数令人惊叹的应用，但在这背后，对这些应用的“度量”是否真正做到“深入”，我一直有所疑虑。我希望这本书能像一把精密的尺子，帮助我更准确地丈量我们工作的价值。它会不会从理论的高度，对各种度量方法进行系统性的梳理和分类？比如，将度量方法按照不同的任务类型（分类、检测、分割、生成等）或者按照不同的评估维度（准确性、鲁棒性、效率、公平性等）进行划分，形成一个清晰的框架。我尤其感兴趣的是书中对“鲁棒性”度量的探讨，在实际应用中，模型往往需要面对各种噪声、模糊、光照变化等干扰，如何科学地量化模型在这些不利条件下的表现，这绝对是一项挑战。此外，对于一些新兴的计算机视觉任务，比如三维重建、场景理解等，现有的度量方法是否足够，或者有没有更先进、更适合的度量方法提出？这本书如果能提供关于这些前沿问题的解答，那将是极大的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《计算机视觉度量深入解析》简直是给我这样的开发者量身定做的。我们每天都在和各种模型打交道，但很多时候，我们对模型好坏的判断，往往停留在一些直观的感受上，或者仅仅是使用一些最基础的评估指标。这本书的出现，就像给我提供了一张藏宝图，指引我去探索计算机视觉领域那些隐藏在数据和算法背后的“度量智慧”。我特别期待书中能详细讲解各种评估指标的推导过程，不仅仅是给出公式，更要解释这些公式是如何反映模型性能的，以及它们在不同场景下可能出现的“误导性”。例如，在分割任务中，像素级别的准确率可能不足以全面评价模型的分割质量，书中是否会涉及一些基于区域、边界或者形状的度量方法？对于一些复杂的任务，比如视频分析，如何有效地度量视频理解模型的性能？这其中涉及到时序信息、运动轨迹等，相信这本书会有独到的见解。我更希望它能教会我如何“解读”这些度量指标，当模型在某个指标上表现不佳时，我能够迅速定位问题出在哪里，是数据问题，还是模型结构问题，亦或是训练策略问题。这种深入的洞察力，对于我优化模型、提升性能至关重要。

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读到《计算机视觉度量深入解析》这个书名，我立刻联想到了那些在实验室里，我对着一堆数字和图表，试图理解模型为何会犯错的夜晚。这本书，我期待它能成为我深夜里的那盏明灯。我渴望它能为我揭示那些隐藏在数据背后的“度量真相”。比如，在解释各种评估指标的时候，它会不会穿插一些实际案例，通过具体的错误分析，来生动地说明某个指标的重要性，以及为什么只看某个单一指标是远远不够的。我希望它能教会我如何设计实验来验证模型的性能，而不仅仅是应用现成的指标。例如，如何通过精心构造的测试集来评估模型的泛化能力，以及如何通过对抗性样本来测试模型的鲁棒性。在深度学习时代，模型的“黑箱”特性让度量变得尤为重要，但同时也带来了新的挑战，书中会不会探讨如何对深度学习模型进行可解释的度量，比如通过注意力机制的可视化来辅助度量？我期待这本书能将理论与实践完美结合，让我不仅能理解“是什么”，更能理解“为什么”，最终能够“怎么样”地去度量和改进我的模型。

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之前存的货，趁搞活动赶紧入手，内容不错，值得研究学习

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买书一直在京东，正版，价格优惠，不错！

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正版书，虽然不便宜，但服务和质量都有保证，赞一个

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不错的书，讲的比较到位

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最近想学习机器视觉方面的知识。看简介应该不错！

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特征提取，全，深。好书

评分☆☆☆☆☆

这本书为读者开启了计算机视觉的技术之旅，书中介绍了将近100种局部描述子、区域描述子以及全局描述子。它将计算机视觉领域的历史与现代方法的新分析相结合，而不只是一本通过源代码来介绍如何做以及性能分析的书。

评分☆☆☆☆☆

本书给出了计算机视觉的体系结构，列举了大量的例子，并引用超过540篇参考文献进行深入的介绍；通过实验结果对算法和相应数据进行直观的理解，并对进一步的研究提出了一些有意义的问题，而不只是提供答案。

评分☆☆☆☆☆

这本书为读者开启了计算机视觉的技术之旅，书中介绍了将近100种局部描述子、区域描述子以及全局描述子。它将计算机视觉领域的历史与现代方法的新分析相结合，而不只是一本通过源代码来介绍如何做以及性能分析的书。