計算機視覺度量深入解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Scott Krig（斯科特·剋裏格） 著，劉波，靳小波，於俊偉 譯

圖書標籤:

• 計算機視覺
• 圖像處理
• 深度學習
• 特徵提取
• 相似度度量
• 檢索
• 評估
• 算法
• Python
• 機器學習

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115433046

版次：1

商品編碼：12047726

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：408

正文語種：中文

編輯推薦

這本書為讀者開啓瞭計算機視覺的技術之旅，書中介紹瞭將近100種局部描述子、區域描述子以及全局描述子。它將計算機視覺領域的曆史與現代方法的新分析相結閤，而不隻是一本通過源代碼來介紹如何做以及性能分析的書。

本書給齣瞭計算機視覺的體係結構，列舉瞭大量的例子，並引用超過540篇參考文獻進行深入的介紹；通過實驗結果對算法和相應數據進行直觀的理解，並對進一步的研究提齣瞭一些有意義的問題，而不隻是提供答案。

本書的主要內容如下：
·當前的研究狀態、簡短的曆史、計算機視覺度量將來的發展方嚮；
·局部二值化、梯度和其他譜方法、形狀特徵以及基空間的分類；
·對二維圖像感知、3D深度感知以及圖像預處理進行瞭概述；
·針對不同應用的視覺流程優化方法；
·通過閤成特徵字母來研究OpenCV中的10個描述子的特徵。

內容簡介

計算機視覺作為人工智能的一個重要分支，目前已經廣泛應用於智能駕駛、機器人、生物識彆等眾多領域。本書對計算機視覺特徵描述子的性質進行瞭分類，並給齣瞭計算機視覺處理流程的一般性框架。同時，本書也對目前較新的計算機視覺技術進行瞭介紹，這些技術包括3D深度感知方法、稀疏編碼、捲積神經網絡、深度學習等。
本書針對的讀者為從事計算機視覺的工程技術人員、研究人員等。讀者可根據不同的應用，利用本書提供的知識來選擇閤適的特徵描述子。本書將按各種魯棒性屬性來理解各類計算機視覺的特徵描述子，讀者在閱讀本書時要具備一定的圖像處理的基礎知識。

作者簡介

作者簡介：
Scott Krig是計算機成像學、計算機視覺和圖形可視化方麵的先驅。他在1988年成立瞭Krig Research公司，該公司提供瞭世界上基於高性能工程工作站、超級計算機和專有成像硬件的成像和視覺係統，並為來自全球25個國傢的客戶提供服務。Scott也是全球範圍的許多專利應用的發明人，其涉及的範圍包括嵌入式係統、成像學、計算機視覺、DRM和計算機安全，他也曾在斯坦福大學做過研究。

譯者簡介：
1．劉波，博士，重慶工商大學計算機科學與信息工程學院教師，主要從事機器學習理論、計算機視覺和優化技術研究，同時愛好Hadoop和Spark平颱上的大數據分析，也對Linux平颱的編程和Oracle數據庫感興趣。

2．靳小波，博士，副教授，碩士生導師，2009年7月從中國科學院自動化研究所模式識彆國傢重點實驗室博士畢業。2010年5月入河南工業大學信息科學與工程學院參加工作至今。近年來，在國際級雜誌和會議上發錶論文多篇，申請專利一項。多次參與互聯網作弊檢測挑戰賽獲一等奬，曾主持青年科學基金一項，並參與兩項青年科學基金。開發瞭一款開源的Java機器學習庫JMLP。主要研究興趣為機器學習、互聯網挖掘和計算機視覺。

3．於俊偉，博士，副教授，2009年12月從中國科學院自動化所畢業，隨後在河南工業大學信息科學與工程學院工作至今，在國內外學術期刊及國際會議上發錶論文10餘篇，當前主持一項青年科學基金，主要從事計算機視覺、模式識彆和智能信息處理等方嚮的研究。

目錄

第1章　圖像的獲取和錶示　1
1．1 圖像傳感器技術　1
1．1．1 傳感器材料　2
1．1．2 傳感器光電二極管元件　3
1．1．3 傳感器配置：馬賽剋、Faveon和BSI　3
1．1．4 動態範圍和噪聲　5
1．1．5 傳感器處理　5
1．1．6 去馬賽剋　6
1．1．7 壞像素的校正　6
1．1．8 顔色和照明校正　6
1．1．9 幾何校正　7
1．2 攝像機和計算成像　7
1．2．1 計算成像概述　7
1．2．2 單像素的攝像頭計算　8
1．2．3 二維可計算攝像機　9
1．2．4 三維深度的攝像機係統　10
1．3 三維深度處理　21
1．3．1 方法概述　21
1．3．2 深度感知和處理中存在的問題　22
1．3．3 單目深度處理　27
1．4 三維錶示：體元、深度圖、網格和點雲　31
1．5 總結　32
第2章　圖像預處理　33
2．1 圖像處理概述　33
2．2 圖像預處理要解決的問題　34
2．2．1 計算機視覺的流程和圖像預處理　34
2．2．2 圖像校正　36
2．2．3 圖像增強　36
2．2．4 為特徵提取準備圖像　37
2．3 圖像處理方法分類　41
2．3．1 點運算　42
2．3．2 直綫運算　42
2．3．3 區域運算　42
2．3．4 算法　42
2．3．5 數據轉換　43
2．4 色度學　43
2．4．1 色彩管理係統概述　44
2．4．2 光源、白點、黑點和中性軸　44
2．4．3 設備色彩模型　45
2．4．4 顔色空間與色彩感知　45
2．4．5 色域映射與渲染目的　46
2．4．6 色彩增強的實際考慮　47
2．4．7 色彩的準確度與精度　48
2．5 空間濾波　48
2．5．1 捲積濾波與檢測　48
2．5．2 核濾波與形狀選擇　50
2．5．3 點濾波　51
2．5．4 噪聲與僞像濾波　52
2．5．5 積分圖與盒式濾波器　53
2．6 邊緣檢測器　54
2．6．1 核集閤： Sobel， Scharr， Prewitt， Roberts， Kirsch， Robinson和Frei-Chen　54
2．6．2 Canny檢測器　55
2．7 變換濾波、Fourier變換及其他　56
2．7．1 Fourier變換　56
2．7．2 其他變換　58
2．8 形態學與分割　59
2．8．1 二值形態學　59
2．8．2 灰度和彩色形態學　61
2．8．3 形態學優化和改進　61
2．8．4 歐氏距離映射　61
2．8．5 超像素分割　62
2．8．6 深度圖分割　63
2．8．7 色彩分割　64
2．9 閾值化　64
2．9．1 全局閾值化　65
2．9．2 局部閾值化　68
2．10 總結　69
第3章　全局特徵和區域特徵　70
3．1 視覺特徵的曆史概述　70
3．1．1 核心思想：全局、區域和局部　71
3．1．2 紋理分析　73
3．1．3 統計方法　76
3．2 紋理區域度量　77
3．2．1 邊緣度量　77
3．2．2 互相關和自相關　79
3．2．3 Fourier頻譜、小波和基簽名　79
3．2．4 共生矩陣和Haralick特徵　80
3．2．5 Laws紋理度量　89
3．2．6 LBP局部二值模式　90
3．2．7 動態紋理　91
3．3 統計區域度量　91
3．3．1 圖像矩特徵　92
3．3．2 點度量特徵　92
3．3．3 全局直方圖　94
3．3．4 局部區域直方圖　94
3．3．5 散點圖和3D直方圖　95
3．3．6 多分辨率和多尺度直方圖　97
3．3．7 徑嚮直方圖　98
3．3．8 輪廓或邊緣直方圖　99
3．4 基空間度量　99
3．4．1 Fourier描述　101
3．4．2 Walsh-Hadamard變換　102
3．4．3 HAAR變換　103
3．4．4 斜變換　103
3．4．5 Zernike多項式　103
3．4．6 導嚮濾波器　104
3．4．7 Karhunen-Loeve變換與Hotelling變換　104
3．4．8 小波變換和Gabor濾波器　105
3．4．9 Hough變換與Radon變換　106
3．5 總結　108
第4章　局部特徵設計、分類和學習　109
4．1 局部特徵　109
4．1．1 檢測器、興趣點、關鍵點、錨點、標注　110
4．1．2 描述子、特徵描述、特徵提取　110
4．1．3 稀疏局部模式方法　111
4．2 局部特徵屬性　111
4．2．1 選擇特徵描述子和興趣點　111
4．2．2 特徵描述子和特徵匹配　112
4．2．3 好特徵的標準　112
4．2．4 可重復性，相對於睏難的查找算容易　113
4．2．5 判彆性與非判彆性　114
4．2．6 相對和絕對位置　114
4．2．7 匹配代價和一緻性　114
4．3 距離函數　115
4．3．1 關於距離函數的早期研究成果　115
4．3．2 歐氏或笛卡兒距離度量　116
4．3．3 網格距離度量　118
4．3．4 基於統計學的差異性度量　119
4．3．5 二值或布爾距離度量　120
4．4 描述子的錶示　121
4．4．1 坐標空間和復數空間　121
4．4．2 笛卡兒坐標　121
4．4．3 極坐標和對數極坐標　121
4．4．4 徑嚮坐標　122
4．4．5 球麵坐標　122
4．4．6 Gauge坐標　122
4．4．7 多元空間和多模數據　122
4．4．8 特徵金字塔　123
4．5 描述子的密度　123
4．5．1 丟棄興趣點和描述子　124
4．5．2 稠密與稀疏特徵描述　124
4．6 描述子形狀拓撲　125
4．6．1 關聯性模闆　125
4．6．2 塊和形狀　125
4．6．3 對象多邊形　127
4．7 局部二值描述與點對模式　128
4．7．1 FREAK視網膜模式　129
4．7．2 Brisk 模式　130
4．7．3 ORB和BRIEF模式　131
4．8 描述子判彆性　131
4．8．1 譜的判彆性　132
4．8．2 區域、形狀和模式的判彆性　133
4．8．3 幾何判彆因素　133
4．8．4 通過特徵可視化來評價判彆性　134
4．8．5 精度與可跟蹤　136
4．8．6 精度優化、子區域重疊、Gaussian權重和池化　138
4．8．7 亞像素精度　138
4．9 搜索策略與優化　139
4．9．1 密集搜索　139
4．9．2 網格搜索　139
4．9．3 多尺度金字塔搜索　140
4．9．4 尺度空間和圖像金字塔　140
4．9．5 特徵金字塔　142
4．9．6 稀疏預測搜索與跟蹤　142
4．9．7 跟蹤區域限製搜尋　143
4．9．8 分割限製搜索　143
4．9．9 深度或Z限製搜索　143
4．10 計算機視覺、模型和結構　144
4．10．1 特徵空間　144
4．10．2 對象模型　145
4．10．3 約束　146
4．10．4 選擇檢測器和特徵　146
4．10．5 訓練概述　147
4．10．6 特徵和對象的分類　148
4．10．7 特徵學習、稀疏編碼和捲積網絡　154
4．11 總結　158
第5章　特徵描述屬性的分類學　159
5．1 特徵描述子係列　160
5．2 計算機視覺分類學方麵的早期研究成果　161
5．3 魯棒性和精度　161
5．4 通用的魯棒性分類學　162
5．4．1 光照　163
5．4．2 顔色準則　163
5．4．3 不完全性　164
5．4．4 分辨率和精度　164
5．4．5 幾何失真　165
5．4．6 效率變量、費用和效益　165
5．4．7 判彆性和唯一性　165
5．5 通用的視覺度量分類學　166
5．5．1 特徵描述子族　168
5．5．2 頻譜維度　168
5．5．3 頻譜類型　168
5．5．4 興趣點　171
5．5．5 存儲格式　171
5．5．6 數據類型　172
5．5．7 描述子內存　172
5．5．8 特徵形狀　173
5．5．9 特徵模式　173
5．5．10 特徵密度　174
5．5．11 特徵搜索方法　174
5．5．12 模式對采樣　175
5．5．13 模式區域大小　176
5．5．14 距離函數　176
5．6 特徵度量評估　177
5．6．1 效率變量、成本和效益　177
5．6．2 圖像重建的效率度量　178
5．6．3 特徵度量評估舉例　178
5．7 總結　180
第6章　興趣點檢測與特徵描述子研究　181
6．1 興趣點調整　181
6．2 興趣點概念　182
6．3 興趣點方法概述　184
6．3．1 Laplacian 和Gaussian -Laplacian　185
6．3．2 Moravac角點檢測器　185
6．3．3 Harris方法、Harris-Stephens、Shi-Tomasi以及Hessian類型的檢測器　186
6．3．4 Hessian矩陣檢測器和Hessian-Laplace　186
6．3．5 Gaussian差　187
6．3．6 顯著性區域　187
6．3．7 SUSAN、Trajkovic 以及 Hedly　187
6．3．8 Fast、Faster以及 AGHAST　188
6．3．9 局部麯率方法　189
6．3．10 形態興趣區域　189
6．4 特徵描述子介紹　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 譜描述子　202
6．5．1 SIFT　202
6．5．2 SIFT-PCA　206
6．5．3 SIFT-GLOH　207
6．5．4 改進的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 相關模闆　210
6．5．9 HAAR特徵　212
6．5．10 使用類HAAR特徵的Viola Jones算法　213
6．5．11 SURF　214
6．5．12 其他SURF算法　215
6．5．13 梯度直方圖及變種　216
6．5．14 PHOG和相關方法　217
6．5．15 Daisy和O-Daisy　218
6．5．16 CARD　219
6．5．17 具有魯棒性的快速特徵匹配　221
6．5．18 RIFF和CHOG　222
6．5．19 鏈碼直方圖　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 基空間描述子　226
6．6．1 傅裏葉描述子　227
6．6．2 用其他基函數來構建描述子　228
6．6．3 稀疏編碼方法　228
6．7 多邊形形狀描述　229
6．7．1 MSER方法　229
6．7．2 針對斑點和多邊形的物體形狀度量　230
6．7．3 形狀上下文　233
6．8 3D、4D、體積以及多模態描述子　234
6．8．1 3D HOG　235
6．8．2 HON 4D　235
6．8．3 3D SIFT　236
6．9 總結　237
第7章　基準數據、內容、度量和分析　238
7．1 什麼是基準數據？　238
7．2 先前關於標注數據方麵的研究：藝術與科學　240
7．2．1 質量性能的一般度量　240
7．2．2 算法性能的衡量　241
7．2．3 Rosin關於角點方麵的研究工作　242
7．3 構造基準數據的關鍵問題　243
7．3．1 內容：采用、修改或創建　243
7．3．2 可用的基準數據介紹　243
7．3．3 使用數據擬閤算法　244
7．3．4 場景構成和標記　245
7．4 定義目標和預期　247
7．4．1 Mikolajczyk和Schmid的方法學　247
7．4．2 開放式評價係統　248
7．4．3 極端情況和限製　248
7．4．4 興趣點和特徵　248
7．5 基準數據的魯棒性準則　249
7．5．1 舉例說明魯棒性準則　249
7．5．2 將魯棒性準則用於實際應用　250
7．6 度量與基準數據的配對　252
7．6．1 興趣點、特徵和基準數據的配對和優化　252
7．6．2 一般的視覺分類學的例子　253
7．7 閤成的特徵字母錶　254
7．7．1 閤成數據集的目標　254
7．7．2 閤成興趣點字母錶　256
7．7．3 將閤成字母錶疊加到真實圖像上　258
7．8 總結　260
第8章　可視流程及優化　261
8．1 階段、操作和資源　261
8．2 計算資源預算　263
8．2．1 計算單元、ALU和加速器　265
8．2．2 能耗的使用　266
8．2．3 內存的利用　266
8．2．4 I O性能　269
8．3 計算機視覺流程的實例　270
8．3．1 汽車識彆　270
8．3．2 人臉檢測、情感識彆以及年齡識彆　277
8．3．3 圖像分類　285
8．3．4 增強現實　289
8．4 可選的加速方案　294
8．4．1 內存優化　294
8．4．2 粗粒度並行　296
8．4．3 細粒度數據並行　297
8．4．4 高級指令集和加速器　300
8．5 計算機視覺算法的優化與調整　301
8．5．1 編譯器優化與手工優化　301
8．5．2 特徵描述子改造、檢測器和距離函數　302
8．5．3 Boxlets與捲積加速　303
8．5．4 數據類型優化，整型與浮點型　303
8．6 優化資源　304
8．7 總結　304
附錄A　閤成特徵分析　306
A．1 目標的背景與期望　307
A．2 測試方法和結果　309
A．3 閤成字母基準圖像概述　311
A．4 測試1：閤成興趣點字母檢測　313
A．5 測試2：閤成角點字母檢測　323
A．6 測試3：疊加到真實圖像上的閤成字母檢測　333
A．7 測試4：字母的鏇轉不變性　333
A．8 結果分析和不可重復性異常　336
附錄B　基準數據集概述　339
附錄C　成像和計算機視覺資源　347
C．1 商業産品　347
C．2 開放源碼　348
C．3 組織、機構和標準　350
C．4 在綫資源　351
附錄D　擴展SDM準則　353
譯後記　370
參考文獻　372

《圖像識彆與分析：從理論到實踐的探索》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的圖像識彆與分析知識體係，涵蓋瞭從基礎理論到前沿技術的廣泛內容。我們力求通過嚴謹的學術探討與生動的實踐案例相結閤的方式，引導讀者理解圖像背後的信息錶達、提取與解讀過程，並最終掌握構建高效圖像識彆與分析係統的關鍵技術。 第一部分：圖像基礎與特徵提取 本部分將首先迴顧數字圖像的基礎知識，包括圖像的形成、錶示方法（如灰度圖像、彩色圖像）、像素信息及其數學模型。在此基礎上，我們將深入探討各種經典的圖像特徵提取方法。 低級特徵提取： 邊緣檢測： 介紹Sobel、Prewitt、Roberts等算子，以及Canny邊緣檢測算法的原理與實現，分析它們在不同場景下的優缺點。 角點檢測： 講解Harris角點檢測、FAST角點檢測等算法，以及它們在圖像配準、目標跟蹤中的應用。 紋理特徵： 闡述局部二值模式（LBP）、灰度共生矩陣（GLCM）等紋理描述符，以及如何利用它們捕捉圖像的局部細節和材質信息。 顔色特徵： 探討顔色直方圖、顔色矩、顔色不變特徵等描述子，以及它們在圖像檢索、目標分割中的作用。 高級特徵提取： 尺度不變特徵變換（SIFT）： 詳細解析SIFT算法的構建過程，包括尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方嚮分配、描述符生成等步驟，並分析其在圖像匹配、目標識彆方麵的魯棒性。 加速魯棒特徵（SURF）： 介紹SURF算法，對比其與SIFT的異同，重點講解其加速原理和應用場景。 方嚮梯度直方圖（HOG）： 深入理解HOG特徵的構建思想，包括圖像預處理、網格劃分、梯度計算、方嚮投票、特徵嚮量歸一化等，重點講解其在行人檢測等任務中的成功應用。 第二部分：圖像分割與目標檢測 本部分將聚焦於圖像中特定區域的劃分與目標物體的定位，是圖像分析的核心環節。 圖像分割： 基於閾值的分割： 介紹Otsu方法等全局閾值分割技術，以及區域生長、分水嶺算法等局部自適應分割方法。 基於邊緣的分割： 探討如何利用邊緣信息進行區域劃分，分析其局限性。 基於區域的分割： 深入理解區域生長、分裂與閤並等算法，以及它們在醫學圖像、遙感圖像分析中的應用。 圖論在圖像分割中的應用： 介紹最小割/最大流算法在圖像分割中的原理與應用，如GrabCut算法。 目標檢測： 傳統目標檢測方法： 迴顧基於滑動窗口與分類器（如Viola-Jones人臉檢測器）、基於稀疏錶示的目標檢測等方法。 基於深度學習的目標檢測： 兩階段檢測器： 詳細講解R-CNN係列算法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），分析區域建議網絡（RPN）的作用。 單階段檢測器： 深入理解YOLO係列（YOLOv1-v5/v7/v8）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的架構設計、損失函數以及各自的優勢與劣勢。 Transformer在目標檢測中的應用： 介紹DETR（DEtection TRansformer）等基於Transformer的目標檢測模型。 第三部分：圖像分類與識彆 本部分將探討如何讓計算機“理解”圖像內容，並將其歸類到預定義的類彆中。 傳統圖像分類方法： 特徵描述與分類器結閤： 講解如何將前麵提取的各種特徵（SIFT, HOG等）與支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等分類器結閤進行圖像分類。 詞袋模型（Bag-of-Words）： 介紹如何將圖像特徵錶示為詞匯錶示，以及詞袋模型在圖像檢索和分類中的應用。 基於深度學習的圖像分類： 捲積神經網絡（CNN）基礎： 詳細解析CNN的捲積層、池化層、激活函數、全連接層等基本組件，以及它們如何實現特徵的自動學習和層層抽象。 經典CNN架構： 深入講解LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等裏程碑式的CNN模型，分析它們的設計理念、網絡結構演進以及在ImageNet等數據集上的錶現。 遷移學習與微調： 講解如何利用預訓練模型加速和提升模型在特定任務上的性能，包括特徵提取器和全監督微調。 數據增強技術： 介紹翻轉、鏇轉、裁剪、顔色抖動等數據增強策略，以及它們如何提升模型的泛化能力。 輕量級CNN模型： 討論MobileNet、ShuffleNet等麵嚮移動端和嵌入式設備的模型設計。 第四部分：圖像生成與處理 本部分將介紹如何從無到有地生成圖像，以及對現有圖像進行有損或無損的處理。 圖像去噪： 講解基於濾波（均值濾波、高斯濾波、中值濾波）、非局部均值（NLM）去噪、BM3D等傳統去噪方法，以及基於深度學習的去噪網絡（如DnCNN）。 圖像增強： 探討直方圖均衡化、對比度拉伸、伽馬校正等基本圖像增強技術，以及基於深度學習的圖像超分辨率重建（SRCNN, ESRGAN）和圖像風格遷移。 生成對抗網絡（GAN）： GAN基本原理： 深入理解生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的對抗訓練過程。 經典GAN模型： 介紹DCGAN、Conditional GAN (cGAN)、StyleGAN等，並探討它們在圖像生成、圖像翻譯等領域的應用。 變分自編碼器（VAE）： 講解VAE的編碼器-解碼器結構，以及其在圖像生成和錶示學習中的作用。 第五部分：應用實例與前沿進展 本部分將通過具體的應用場景，展示圖像識彆與分析技術的實際價值，並展望未來的發展方嚮。 人臉識彆與檢測： 探討人臉檢測、人臉關鍵點定位、人臉識彆的算法流程與關鍵技術。 自動駕駛中的視覺感知： 介紹基於視覺的物體檢測、車道綫檢測、交通標誌識彆等在自動駕駛中的應用。 醫學影像分析： 講解圖像分割（如腫瘤分割）、病竈檢測、圖像配準在醫學診斷中的應用。 遙感圖像處理： 探討地物分類、變化檢測、目標提取在遙感領域的應用。 視覺問答（VQA）與圖像字幕生成： 介紹如何結閤自然語言處理技術，讓機器理解圖像內容並進行文本描述。 3D視覺基礎： 簡要介紹立體視覺、深度估計、點雲處理等3D視覺的基本概念。 未來發展趨勢： 討論多模態融閤、自監督學習、小樣本學習、可解釋性AI在計算機視覺領域的最新研究動嚮。 本書適閤於計算機科學、人工智能、電子工程等相關專業的學生、研究人員以及對圖像識彆與分析技術感興趣的開發者和工程師。通過閱讀本書，讀者將能夠建立紮實的理論基礎，掌握核心算法，並具備將這些技術應用於實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

讀到《計算機視覺度量深入解析》這個書名，我立刻聯想到瞭那些在實驗室裏，我對著一堆數字和圖錶，試圖理解模型為何會犯錯的夜晚。這本書，我期待它能成為我深夜裏的那盞明燈。我渴望它能為我揭示那些隱藏在數據背後的“度量真相”。比如，在解釋各種評估指標的時候，它會不會穿插一些實際案例，通過具體的錯誤分析，來生動地說明某個指標的重要性，以及為什麼隻看某個單一指標是遠遠不夠的。我希望它能教會我如何設計實驗來驗證模型的性能，而不僅僅是應用現成的指標。例如，如何通過精心構造的測試集來評估模型的泛化能力，以及如何通過對抗性樣本來測試模型的魯棒性。在深度學習時代，模型的“黑箱”特性讓度量變得尤為重要，但同時也帶來瞭新的挑戰，書中會不會探討如何對深度學習模型進行可解釋的度量，比如通過注意力機製的可視化來輔助度量？我期待這本書能將理論與實踐完美結閤，讓我不僅能理解“是什麼”，更能理解“為什麼”，最終能夠“怎麼樣”地去度量和改進我的模型。

評分☆☆☆☆☆

《計算機視覺度量深入解析》這個書名，勾起瞭我對計算機視覺領域“科學性”的強烈渴望。我知道，科學研究的基石在於精確的測量和嚴謹的評估，而我之前在實際工作中，對於度量方法的理解，總感覺停留在“夠用”的層麵，缺乏一種“深入”的鑽研。這本書，我希望它能帶我進入一個更廣闊、更專業的度量世界。我設想它會從統計學和信息論的角度，來審視各種度量方法，解釋它們背後的數學原理，以及它們在理論上的優劣。它會不會討論如何處理數據不平衡的問題，以及在類彆不均衡的情況下，哪些度量指標能夠更準確地反映模型的真實性能？在某些應用場景下，除瞭性能，我們還需要關注模型的“效率”，比如推理速度、內存占用等，書中是否會探討這些工程層麵的度量？更進一步，這本書會不會觸及一些關於“公平性”和“偏見”的度量，在人工智能日益普及的今天，確保模型的公平性至關重要，而這需要精細的度量來支撐。我期待它能為我提供一套完整的度量工具箱，讓我能夠在各種復雜的計算機視覺問題中，做齣最明智的判斷和最有效的優化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字著實吸引人——《計算機視覺度量深入解析》。單看這個名字，我就能想象到裏麵會充滿瞭各種量化方法、評估指標，以及如何科學地判斷一個計算機視覺模型的優劣。我期待它能像一位經驗豐富的教練，指導我如何公正、客觀地審視我們辛辛苦苦訓練齣來的模型。比如，在圖像識彆領域，我們可能已經習慣瞭準確率（Accuracy）這個指標，但這本書會不會帶我們跳齣這個“舒適區”，去探索諸如精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數，甚至是一些更精細的指標，比如ROC麯綫下的麵積（AUC）？它會不會深入剖析這些指標背後的數學原理，以及它們各自的適用場景和局限性？我希望它能告訴我，什麼時候應該側重於減少假陽性，什麼時候又必須最大限度地提高召迴率。在目標檢測領域，IoU（Intersection over Union）必然是繞不開的話題，但我好奇這本書會如何“深入解析”它，會不會討論不同IoU閾值的選擇對模型性能評估的影響，以及是否有更先進的度量標準來解決遮擋、尺度變化等問題？當然，在生成模型（如GAN）的評估上，FID（Fréchet Inception Distance）和IS（Inception Score）已經是業界標杆，這本書會不會在這些指標的基礎上，進一步探討它們的不足，並提齣新的解決方案？我想象著，讀完這本書，我將能更自如地在各種任務中選擇最閤適的評估指標，並能更深入地理解模型性能背後的原因。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《計算機視覺度量深入解析》簡直是給我這樣的開發者量身定做的。我們每天都在和各種模型打交道，但很多時候，我們對模型好壞的判斷，往往停留在一些直觀的感受上，或者僅僅是使用一些最基礎的評估指標。這本書的齣現，就像給我提供瞭一張藏寶圖，指引我去探索計算機視覺領域那些隱藏在數據和算法背後的“度量智慧”。我特彆期待書中能詳細講解各種評估指標的推導過程，不僅僅是給齣公式，更要解釋這些公式是如何反映模型性能的，以及它們在不同場景下可能齣現的“誤導性”。例如，在分割任務中，像素級彆的準確率可能不足以全麵評價模型的分割質量，書中是否會涉及一些基於區域、邊界或者形狀的度量方法？對於一些復雜的任務，比如視頻分析，如何有效地度量視頻理解模型的性能？這其中涉及到時序信息、運動軌跡等，相信這本書會有獨到的見解。我更希望它能教會我如何“解讀”這些度量指標，當模型在某個指標上錶現不佳時，我能夠迅速定位問題齣在哪裏，是數據問題，還是模型結構問題，亦或是訓練策略問題。這種深入的洞察力，對於我優化模型、提升性能至關重要。

評分☆☆☆☆☆

《計算機視覺度量深入解析》這個書名，讓我感到一股撲麵而來的專業氣息。我一直覺得，衡量一個領域是否成熟，很大程度上取決於它是否有完善的評估體係。計算機視覺發展至今，已經湧現瞭無數令人驚嘆的應用，但在這背後，對這些應用的“度量”是否真正做到“深入”，我一直有所疑慮。我希望這本書能像一把精密的尺子，幫助我更準確地丈量我們工作的價值。它會不會從理論的高度，對各種度量方法進行係統性的梳理和分類？比如，將度量方法按照不同的任務類型（分類、檢測、分割、生成等）或者按照不同的評估維度（準確性、魯棒性、效率、公平性等）進行劃分，形成一個清晰的框架。我尤其感興趣的是書中對“魯棒性”度量的探討，在實際應用中，模型往往需要麵對各種噪聲、模糊、光照變化等乾擾，如何科學地量化模型在這些不利條件下的錶現，這絕對是一項挑戰。此外，對於一些新興的計算機視覺任務，比如三維重建、場景理解等，現有的度量方法是否足夠，或者有沒有更先進、更適閤的度量方法提齣？這本書如果能提供關於這些前沿問題的解答，那將是極大的收獲。

評分☆☆☆☆☆

還不錯的書，慢慢看

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好

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這本書基本包含瞭當前的計算機視覺算法。

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正版書，雖然不便宜，但服務和質量都有保證，贊一個

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非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常非常喜歡

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發貨快，書質量很好，很值得一看

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很好。還會再買。

評分☆☆☆☆☆

本書的主要內容如下：