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叶韵，冯超 著

图书标签:

• 深度学习
• 计算机视觉
• 人工智能
• 机器人视觉
• 图像处理
• 机器学习
• 编程教程
• Python
• OpenCV
• 神经网络

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111573678

商品编码：14739881119

YL8930  9787111573678 9787121317132

深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现

全书共13章，分为2篇。第1篇基础知识，介绍了人工智能发展里程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，后对前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲，介绍了Python基础、OpneCV基础、简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。从第5章开始包含了很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前流行的深度学习框架中的Caffe和MXNet。

序言 
前言 
第1篇 基础知识
第1章 引言2
1.1 人工智能的新焦点——深度学习2
1.1.1 人工智能——神话传说到影视漫画2
1.1.2 人工智能的诞生3
1.1.3 神经科学的研究4
1.1.4 人工神经网络的兴起5
1.1.5 神经网络的1次寒冬6
1.1.6 神经网络的1次复兴8
1.1.7 神经网络的第二次寒冬9
1.1.8 2006年——深度学习的起点10
1.1.9 生活中的深度学习11
1.1.10 常见深度学习框架简介12
1.2 给计算机一双眼睛——计算机视觉14
1.2.1 计算机视觉简史14
1.2.2 2012年——计算机视觉的新起点16
1.2.3 计算机视觉的应用17
1.2.4 常见计算机视觉工具包19
1.3 基于深度学习的计算机视觉19
1.3.1 从ImageNet竞赛到AlphaGo战胜李世石——计算机视觉**越人类19
1.3.2 GPU和并行技术——深度学习和计算视觉发展的加速器21
1.3.3 基于卷积神经网络的计算机视觉应用22
第2章 深度学习和计算机视觉中的基础数学知识27
2.1 线性变换和非线性变换27
2.1.1 线性变换的定义27
2.1.2 高中教科书中的小例子28
2.1.3 点积和投影28
2.1.4 矩阵乘法的几何意义（1）30
2.1.5 本征向量和本征值34
2.1.6 矩阵乘法的几何意义（2）37
2.1.7 奇异值分解38
2.1.8 线性可分性和维度39
2.1.9 非线性变换42
2.2 概率论及相关基础知识43
2.2.1 条件概率和独立43
2.2.2 期望值、方差和协方差44
2.2.3 熵45
2.2.4 *大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）47
2.2.5 KL散度（Kullback–Leibler divergence）49
2.2.6 KL散度和MLE的联系49
2.3 维度的诅咒50
2.3.1 采样和维度50
2.3.2 高维空间中的体积51
2.3.3 高维空间中的距离53
2.3.4 中心极限定理和高维样本距离分布的近似54
2.3.5 数据实际的维度56
2.3.6 局部泛化58
2.3.7 函数对实际维度的影响59
2.3.8 PCA——什么是主成分60
2.3.9 PCA——通过本征向量和本征值求主成分60
2.3.10 PCA——通过主成分分析降维61
2.3.11 PCA——归一化和相关性系数63
2.3.12 PCA——什么样的数据适合PCA64
2.3.13 其他降维手段65
2.4 卷积66
2.4.1 点积和卷积66
2.4.2 一维卷积67
2.4.3 卷积和互相关68
2.4.4 二维卷积和图像响应69
2.4.5 卷积的计算70
2.5 数学优化基础71
2.5.1 *小值和梯度下降72
2.5.2 冲量（Momentum）73
2.5.3 牛顿法75
2.5.4 学习率和自适应步长77
2.5.5 学习率衰减（Learning Rate Decay）78
2.5.6 AdaGrad：每个变量有自己的节奏78
2.5.7 AdaDelta的进一步改进79
2.5.8 其他自适应算法80
2.5.9 损失函数81
2.5.10 分类问题和负对数似然82
2.5.11 逻辑回归83
2.5.12 Softmax：将输出转换为概率84
2.5.13 链式求导法则84
第3章 神经网络和机器学习基础87
3.1 感知机87
3.1.1 基本概念87
3.1.2 感知机和线性二分类87
3.1.3 激活函数88
3.2 神经网络基础89
3.2.1 从感知机到神经网络89
3.2.2 *简单的神经网络二分类例子90
3.2.3 隐层神经元数量的作用93
3.2.4 更加复杂的样本和更复杂的神经网络94
3.3 后向传播算法95
3.3.1 求神经网络参数的梯度95
3.3.2 计算图（Computational Graph）95
3.3.3 利用后向传播算法计算一个神经网络参数的梯度97
3.3.4 梯度消失99
3.3.5 修正线性单元（ReLU）100
3.3.6 梯度爆炸101
3.3.7 梯度检查（gradient check）102
3.3.8 从信息传播的角度看后向传播算法103
3.4 随机梯度下降和批量梯度下降104
3.4.1 全量数据（full-batch）梯度下降104
3.4.2 随机梯度下降（SGD）和小批量数据（mini-batch）104
3.4.3 数据均衡和数据增加（data augmentation）106
3.5 数据、训练策略和规范化108
3.5.1 欠拟合和过拟合108
3.5.2 训练误差和测试误差109
3.5.3 奥卡姆剃刀没有**午餐111
3.5.4 数据集划分和提前停止112
3.5.5 病态问题和约束113
3.5.6 L2规范化（L2 Regularization）113
3.5.7 L1规范化（L1 Regularization）114
3.5.8 集成（Ensemble）和随机失活（Dropout）115
3.6 监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习117
3.6.1 监督学习、非监督学习和半监督学习117
3.6.2 强化学习（reinforcement learning）118
第4章 深度卷积神经网络120
4.1 卷积神经网络120
4.1.1 基本概念120
4.1.2 卷积层和特征响应图121
4.1.3 参数共享123
4.1.4 稀疏连接124
4.1.5 多通道卷积125
4.1.6 激活函数125
4.1.7 池化、不变性和感受野126
4.1.8 分布式表征（Distributed Representation）128
4.1.9 分布式表征和局部泛化130
4.1.10 分层表达131
4.1.11 卷积神经网络结构131
4.2 LeNet——1个卷积神经网络132
4.3 新起点——AlexNet133
4.3.1 网络结构133
4.3.2 局部响应归一化（Local Response Normalization，LRN）136
4.4 更深的网络——GoogLeNet136
4.4.1 1×1卷积和Network In Network136
4.4.2 Inception结构138
4.4.3 网络结构138
4.4.4 批规一化（Batch Normalization，BN）140
4.5 更深的网络——ResNet142
4.5.1 困难的深层网络训练：退化问题142
4.5.2 残差单元142
4.5.3 深度残差网络144
4.5.4 从集成的角度看待ResNet144
4.5.5 结构更复杂的网络146
第2篇 实例精讲
第5章 Python基础148
5.1 Python简介148
5.1.1 Python简史148
5.1.2 安装和使用Python149
5.2 Python基本语法150
5.2.1 基本数据类型和运算150
5.2.2 容器153
5.2.3 分支和循环156
5.2.4 函数、生成器和类159
5.2.5 map、reduce和filter162
5.2.6 列表生成（list comprehension）163
5.2.7 字符串163
5.2.8 文件操作和pickle164
5.2.9 异常165
5.2.10 多进程（multiprocessing）165
5.2.11 os模块166
5.3 Python的科学计算包——NumPy167
5.3.1 基本类型（array）167
5.3.2 线性代数模块（linalg）172
5.3.3 随机模块（random）173
5.4 Python的可视化包——matplotlib175
5.4.1 2D图表175
5.4.2 3D图表178
5.4.3 图像显示180
第6章 OpenCV基础182
6.1 OpenCV简介182
6.1.1 OpenCV的结构182
6.1.2 安装和使用OpenCV183
6.2 Python-OpenCV基础184
6.2.1 图像的表示184
6.2.2 基本图像处理185
6.2.3 图像的仿射变换188
6.2.4 基本绘图190
6.2.5 视频功能192
6.3 用OpenCV实现数据增加小工具193
6.3.1 随机裁剪194
6.3.2 随机旋转194
6.3.3 随机颜色和明暗196
6.3.4 多进程调用加速处理196
6.3.5 代码：图片数据增加小工具196
6.4 用OpenCV实现物体标注小工具203
6.4.1 窗口循环203
6.4.2 鼠标和键盘事件205
6.4.3 代码：物体检测标注的小工具206
第7章 Hello World! 212
7.1 用MXNet实现一个神经网络212
7.1.1 基础工具、NVIDIA驱动和CUDA安装212
7.1.2 安装MXNet213
7.1.3 MXNet基本使用214
7.1.4 用MXNet实现一个两层神经网络215
7.2 用Caffe实现一个神经网络219
7.2.1 安装Caffe219
7.2.2 Caffe的基本概念220
7.2.3 用Caffe实现一个两层神经网络221
第8章 *简单的图片分类——手写数字识别227
8.1 准备数据——MNIST227
8.1.1 下载MNIST227
8.1.2 生成MNIST的图片227
8.2 基于Caffe的实现228
8.2.1 制作LMDB数据229
8.2.2 训练LeNet-5230
8.2.3 测试和评估235
8.2.4 识别手写数字239
8.2.5 增加平移和旋转扰动240
8.3 基于MXNet的实现242
8.3.1 制作Image Recordio数据242
8.3.2 用Module模块训练LeNet-5243
8.3.3 测试和评估245
8.3.4 识别手写数字247
第9章 利用Caffe做回归249
9.1 回归的原理249
9.1.1 预测值和标签值的欧式距离249
9.1.2 EuclideanLoss层250
9.2 预测随机噪声的频率250
9.2.1 生成样本：随机噪声250
9.2.2 制作多标签HDF5数据252
9.2.3 网络结构和Solver定义253
9.2.4 训练网络259
9.2.5 批量装载图片并利用GPU预测260
9.2.6 卷积核可视化262
第10章 迁移学习和模型微调264
10.1 吃货**——通过Python采集美食图片264
10.1.1 通过关键词和图片搜索引擎下载图片264
10.1.2 数据预处理——去除无效和不相关图片267
10.1.3 数据预处理——去除重复图片267
10.1.4 生成训练数据269
10.2 美食分类模型271
10.2.1 迁移学习271
10.2.2 模型微调法（Finetune）272
10.2.3 混淆矩阵（Confusion Matrix）276
10.2.4 P-R曲线和ROC曲线278
10.2.5 全局平均池化和激活响应图284
第11章 目标检测288
11.1 目标检测算法简介288
11.1.1 滑窗法288
11.1.2 PASCAL VOC、mAP和IOU简介289
11.1.3 Selective Search和R-CNN简介290
11.1.4 SPP、ROI Pooling和Fast R-CNN简介291
11.1.5 RPN和Faster R-CNN简介293
11.1.6 YOLO和SSD简介294
11.2 基于PASCAL VOC数据集训练SSD模型296
11.2.1 MXNet的SSD实现296
11.2.2 下载PASCAL VOC数据集297
11.2.3 训练SSD模型298
11.2.4 测试和评估模型效果299
11.2.5 物体检测结果可视化299
11.2.6 制作自己的标注数据302
第12章 度量学习304
12.1 距离和度量学习304
12.1.1 欧氏距离和马氏距离304
12.1.2 欧式距离和余弦距离305
12.1.3 非线性度量学习和Siamese网络306
12.1.4 Contrastive Loss：对比损失函数307
12.2 用MNIST训练Siamese网络307
12.2.1 数据准备307
12.2.2 参数共享训练309
12.2.3 结果和可视化314
12.2.4 用τ-SNE可视化高维特征316
第13章 图像风格迁移317
13.1 风格迁移算法简介317
13.1.1 通过梯度下降法进行图像重建317
13.1.2 图像风格重建和Gram矩阵318
13.1.3 图像风格迁移320
13.2 MXNet中的图像风格迁移例子320
13.2.1 MXNet的风格迁移实现321
13.2.2 对图片进行风格迁移326

深度学习轻松学：核心算法与视觉实践

　　《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时，书中还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外，书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用，从原理层面揭示其思路思想，帮助读者在此领域中夯实技术基础。
　　《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》十分适合对深度学习感兴趣，希望对深层模型有较深入了解的读者阅读。
1 机器学习与深度学习的概念1 
1.1 什么是机器学习 1 
1.1.1 机器学习的形式. 2 
1.1.2 机器学习的几个组成部分. 8 
1.2 深度学习的逆袭 9 
1.3 深层模型在视觉领域的应用. 13 
1.4 本书的主要内容 15 
1.5 总结. 17 
2 数学与机器学习基础18 
2.1 线性代数基础. 18 
2.2 对称矩阵的性质 22 
2.2.1 特征值与特征向量 22 
2.2.2 对称矩阵的特征值和特征向量 23 
2.2.3 对称矩阵的对角化 24 
2.3 概率论. 25 
2.3.1 概率与分布. 25 
2.3.2 *大似然估计 28 
2.4 信息论基础 31 
2.5 KL 散度. 33 
2.6 凸函数及其性质 37 
2.7 机器学习基本概念. 39 
2.8 机器学习的目标函数 42 
2.9 总结. 44 
3 CNN 的基石：全连接层45 
3.1 线性部分. 45 
3.2 非线性部分 48 
3.3 神经网络的模样 50 
3.4 反向传播法 55 
3.4.1 反向传播法的计算方法. 55 
3.4.2 反向传播法在计算上的抽象. 58 
3.4.3 反向传播法在批量数据上的推广. 59 
3.4.4 具体的例子. 63 
3.5 参数初始化 65 
3.6 总结. 68 
4 CNN 的基石：卷积层69 
4.1 卷积操作. 69 
4.1.1 卷积是什么. 69 
4.1.2 卷积层效果展示. 73 
4.1.3 卷积层汇总了什么 76 
4.1.4 卷积的另一种解释 77 
4.2 卷积层的反向传播. 79 
4.2.1 实力派解法. 80 
4.2.2 “偶像派”解法. 84 
4.3 ReLU 88 
4.3.1 梯度消失问题 89 
4.3.2 ReLU 的理论支撑. 92 
4.3.3 ReLU 的线性性质. 93 
4.3.4 ReLU 的不足. 93 
4.4 总结. 94 
4.5 参考文献. 94 
5 Caffe 入门95 
5.1 使用Caffe 进行深度学习训练. 96 
5.1.1 数据预处理. 96 
5.1.2 网络结构与模型训练的配置. 100 
5.1.3 训练与再训练 108 
5.1.4 训练日志分析 110 
5.1.5 预测检验与分析. 112 
5.1.6 性能测试 115 
5.2 模型配置文件介绍. 117 
5.3 Caffe 的整体结构. 122 
5.3.1 SyncedMemory 124 
5.3.2 Blob 125 
5.3.3 Layer 125 
5.3.4 Net 126 
5.3.5 Solver 126 
5.3.6 多GPU 训练. 127 
5.3.7 IO 127 
5.4 Caffe 的Layer 128 
5.4.1 Layer 的创建——LayerRegistry 128 
5.4.2 Layer 的初始化. 130 
5.4.3 Layer 的前向计算. 132 
5.5 Caffe 的Net 组装流程 133 
5.6 Caffe 的Solver 计算流程. 139 
5.6.1 优化流程 140 
5.6.2 多卡优化算法 142 
5.7 Caffe 的Data Layer 145 
5.7.1 Datum 结构. 145 
5.7.2 DataReader Thread 147 
5.7.3 BasePrefetchingDataLayer Thread 148 
5.7.4 Data Layer 149 
5.8 Caffe 的Data Transformer 150 
5.8.1 C++ 中的Data Transformer 150 
5.8.2 Python 中的Data Transformer 153 
5.9 模型层扩展实践——Center Loss Layer 156 
5.9.1 Center Loss 的原理 156 
5.9.2 Center Loss 实现. 160 
5.9.3 实验分析与总结. 164 
5.10 总结. 165 
5.11 参考文献. 165 
6 深层网络的数值问题166 
6.1 ReLU 和参数初始化. 166 
6.1.1 1个ReLU 数值实验. 167 
6.1.2 第二个ReLU 数值实验. 169 
6.1.3 第三个实验——Sigmoid 171 
6.2 Xavier 初始化. 172 
6.3 MSRA 初始化. 178 
6.3.1 前向推导 178 
6.3.2 后向推导 181 
6.4 ZCA 182 
6.5 与数值溢出的战斗. 186 
6.5.1 Softmax Layer 186 
6.5.2 Sigmoid Cross Entropy Loss 189 
6.6 总结. 192 
6.7 参考文献. 192 
7 网络结构193 
7.1 关于网络结构，我们更关心什么 193 
7.2 网络结构的演化 195 
7.2.1 VGG：模型哲学. 195 
7.2.2 GoogLeNet：丰富模型层的内部结构. 196 
7.2.3 ResNet：从乘法模型到加法模型. 197 
7.2.4 全连接层的没落. 198 
7.3 Batch Normalization 199 
7.3.1 Normalization 199 
7.3.2 使用BN 层的实验. 200 
7.3.3 BN 的实现. 201 
7.4 对Dropout 的思考. 204 
7.5 从迁移学习的角度观察网络功能 206 
7.6 ResNet 的深入分析. 210 
7.6.1 DSN 解决梯度消失问题 211 
7.6.2 ResNet 网络的展开结构. 212 
7.6.3 FractalNet 214 
7.6.4 DenseNet 215 
7.7 总结. 217 
7.8 参考文献. 217 
8 优化与训练219 
8.1 梯度下降是一门手艺活儿. 219 
8.1.1 什么是梯度下降法 219 
8.1.2 优雅的步长. 220 
8.2 路遥知马力：动量. 225 
8.3 SGD 的变种算法 232 
8.3.1 非凸函数 232 
8.3.2 **算法的弯道表现. 233 
8.3.3 Adagrad 234 
8.3.4 Rmsprop 235 
8.3.5 AdaDelta 236 
8.3.6 Adam 237 
8.3.7 爬坡赛. 240 
8.3.8 总结. 242 
8.4 L1 正则的效果. 243 
8.4.1 MNIST 的L1 正则实验. 244 
8.4.2 次梯度下降法 246 
8.5 寻找模型的弱点 251 
8.5.1 泛化性实验. 252 
8.5.2 **性实验. 255 
8.6 模型优化路径的可视化. 255 
8.7 模型的过拟合. 260 
8.7.1 过拟合方案. 261 
8.7.2 SGD 与过拟合 263 
8.7.3 对于深层模型泛化的猜想. 264 
8.8 总结. 265 
8.9 参考文献. 265 
9 应用：图像的语意分割267 
9.1 FCN 268 
9.2 CRF 通俗非严谨的入门. 272 
9.2.1 有向图与无向图模型. 272 
9.2.2 Log-Linear Model 278 
9.2.3 条件随机场. 280 
9.3 Dense CRF 281 
9.3.1 Dense CRF 是如何被演化出来的. 281 
9.3.2 Dense CRF 的公式形式. 284 
9.4 Mean Field 对Dense CRF 模型的化简 285 
9.5 Dense CRF 的推断计算公式 288 
9.5.1 Variational Inference 推导 289 
9.5.2 进一步化简. 291 
9.6 完整的模型：CRF as RNN 292 
9.7 总结. 294 
9.8 参考文献. 294 
10 应用：图像生成295 
10.1 VAE 295 
10.1.1 生成式模型. 295 
10.1.2 Variational Lower bound 296 
10.1.3 Reparameterization Trick 298 
10.1.4 Encoder 和Decoder 的计算公式. 299 
10.1.5 实现. 300 
10.1.6 MNIST 生成模型可视化 301 
10.2 GAN 303 
10.2.1 GAN 的概念. 303 
10.2.2 GAN 的训练分析. 305 
10.2.3 GAN 实战. 309 
10.3 Info-GAN 314 
10.3.1 互信息. 315 
10.3.2 InfoGAN 模型 317 
10.4 Wasserstein GAN 320 
10.4.1 分布的重叠度 321 
10.4.2 两种目标函数存在的问题. 323 
10.4.3 Wasserstein 距离. 325 
10.4.4 Wasserstein 距离的优势. 329 
10.4.5 Wasserstein GAN 的实现 331 
10.5 总结. 333 
10.6 参考文献. 334

洞见智能视界：解锁机器人视觉的无限潜能 在人工智能蓬勃发展的浪潮中，机器人视觉系统正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，从智能制造的自动化流水线，到自动驾驶的未来出行，再到医疗影像的精准诊断，乃至安防监控的智能感知，无一不闪耀着“智慧之眼”的光芒。这套图书，正是为了引领您深入探索机器人视觉这一激动人心的领域，为您构建坚实的理论基础，掌握前沿的技术方法，并最终赋能您创造出更智能、更高效的视觉系统。 本套图书内容涵盖了机器人视觉系统的核心要素，从基础的图像处理和特征提取，到复杂的深度学习模型在视觉识别、目标检测、图像分割等任务中的应用，再到三维视觉、SLAM（同时定位与地图构建）等高级主题，旨在为读者提供一个系统、全面的学习路径。我们深知，要真正理解和驾驭机器人视觉，不仅需要理论的指导，更需要大量的实践。因此，本书在理论讲解的同时，也融入了丰富的案例分析和实战演练，帮助您将所学知识转化为实际能力。 第一卷：深度学习与计算机视觉——构建智能感知的基础 计算机视觉作为机器人感知世界的重要窗口，其发展历程与人工智能的进步息息相关。本卷将从最基础的图像处理技术入手，为读者打下坚实的根基。您将学习到图像的获取、表示、增强、滤波、边缘检测等经典方法，理解它们在图像预处理中的作用，为后续更复杂的任务奠定基础。 随后，我们将深入探讨特征提取的奥秘。在传统的计算机视觉领域，SIFT、SURF、HOG等手工设计的特征提取算法曾扮演着至关重要的角色。您将理解这些算法的设计思想，学习如何从图像中提取有意义的局部和全局特征，为物体识别和匹配提供依据。 然而，随着深度学习的崛起，特征提取的范式发生了革命性的改变。本卷将重点介绍卷积神经网络（CNN）这一深度学习的核心模型，并详细阐述其在计算机视觉领域的强大应用。您将学习到CNN的基本结构，如卷积层、池化层、全连接层等，理解它们如何通过多层非线性变换，自动从原始图像中学习到层级化的抽象特征，从而实现对图像内容的深刻理解。 我们将逐一讲解经典的CNN架构，例如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，分析它们的设计思路和性能提升的关键所在。您将学会如何构建、训练和评估自己的CNN模型，并将其应用于图像分类、图像识别等任务。 除了图像分类，目标检测是机器人视觉中另一项核心任务。本卷将详细介绍主流的目标检测算法，包括基于区域提议的方法（如R-CNN系列）和单阶段检测器（如YOLO、SSD）。您将理解不同算法的优劣势，学会如何根据实际需求选择和优化目标检测模型，实现对图像中特定目标的精准定位和识别。 图像分割，特别是语义分割和实例分割，是更精细的视觉理解任务。我们将介绍FCN、U-Net、Mask R-CNN等代表性算法，帮助您理解如何将图像中的每个像素分配到特定的类别，或者区分同一类别的不同实例。这对于机器人理解场景、进行精细操作至关重要。 此外，本卷还将触及一些重要的计算机视觉技术，例如图像检索、人脸识别、姿态估计等，让您对计算机视觉的应用边界有一个更全面的认识。通过理论讲解、算法解析和丰富的代码示例，您将能够掌握将深度学习技术应用于实际计算机视觉问题的能力。 第二卷：深度学习轻松学——掌握人工智能的核心驱动力 要将深度学习的强大能力应用于机器人视觉系统，理解深度学习的基本原理至关重要。本卷将以“轻松学”为导向，摒弃晦涩难懂的数学推导，着重于概念的清晰阐述和直观理解，帮助读者快速掌握深度学习的核心概念和常用技术。 我们将从机器学习的基础开始，回顾监督学习、无监督学习、强化学习的基本思想，以及过拟合、欠拟合、偏差-方差权衡等核心概念。在此基础上，我们将深入介绍神经网络的构建模块，包括激活函数、损失函数、优化算法（如SGD、Adam）等，理解它们在神经网络训练过程中的作用。 重点将放在对各种深度学习模型及其应用场景的介绍。除了第一卷中提到的CNN，本卷还将广泛介绍其他重要的深度学习模型，例如循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU），用于处理序列数据，在自然语言处理、时间序列分析等领域发挥着重要作用。您将理解RNN如何通过“记忆”来捕捉序列中的依赖关系。 此外，我们还将介绍生成对抗网络（GAN），它能够生成逼真的图像、文本等内容，在数据增强、风格迁移等领域有广泛应用。您将了解GAN的生成器和判别器的对抗学习机制。 在模型选择和训练方面，本卷将提供实用的指导。您将学习如何选择适合特定任务的深度学习模型，如何进行数据预处理和特征工程，如何有效地训练模型，包括批量归一化、Dropout等技巧的应用。同时，您还将学习到如何评估模型的性能，并根据评估结果进行模型调优。 为了让学习过程更加生动有趣，本卷将融入大量的代码实战。我们将使用当前主流的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）来演示模型的构建、训练和部署过程。通过跟随代码示例进行实践，您将能够快速上手，将理论知识转化为可执行的代码。 本卷还将涵盖一些重要的深度学习技术，例如迁移学习，它允许我们利用预训练模型来解决新的任务，极大地加速了模型的开发过程。您将学习如何加载预训练模型，并进行微调，以适应自己的数据集。 最终，本卷的目标是让您对深度学习有一个扎实的理解，能够独立地运用深度学习技术解决实际问题，为构建更复杂的机器人视觉系统打下坚实的基础。 机器人视觉系统编程教程——将智慧注入硬件 将前两卷的理论知识转化为实际的机器人视觉系统，需要将算法与硬件相结合，进行系统的编程实现。本部分教程将专注于这一过程，为您提供从概念到实践的全方位指导。 您将学习到机器人视觉系统的基本构成，包括摄像头、图像采集模块、处理单元（如CPU、GPU、FPGA）、传感器等，以及它们之间的协作关系。我们将探讨不同类型摄像头的选择，如工业相机、深度相机，以及它们在不同应用场景下的优势。 在软件层面，您将学习如何使用编程语言（如Python、C++）和相关的开发库（如OpenCV）来控制硬件、采集图像、执行视觉算法。我们将详细介绍OpenCV中常用的图像处理和特征提取函数，以及如何利用它们来实现各种视觉功能。 针对机器人视觉的特殊需求，本教程将深入讲解立体视觉技术。您将学习如何通过双目相机获取深度信息，实现物体的三维重建和测距。我们将介绍视差计算、深度图生成等关键步骤，并演示如何利用这些信息进行三维场景理解。 同时，SLAM（同时定位与地图构建）作为机器人自主导航的核心技术，也将是本教程的重要组成部分。您将学习到基于视觉的SLAM算法，如ORB-SLAM、LSD-SLAM等，理解它们如何利用图像序列来估计机器人的位姿，并构建环境地图。这对于机器人进行自主移动、环境感知至关重要。 此外，我们还将探讨如何将深度学习模型集成到机器人视觉系统中。您将学习如何将训练好的深度学习模型部署到嵌入式设备上，实现实时的目标检测、跟踪、识别等功能。我们将介绍模型量化、模型剪枝等优化技术，以提高模型在资源受限环境下的运行效率。 针对具体的应用场景，本教程还将提供一系列的编程实例。例如，如何构建一个基于视觉的物体抓取系统，如何实现人脸识别与跟踪，如何开发一个自动驾驶的辅助系统等。这些实例将帮助您将所学知识融会贯通，并激发您的创新灵感。 通过本套图书的学习，您将不仅仅是知识的接收者，更是智能视界的探索者和创造者。您将能够深入理解机器人视觉的原理，掌握前沿的深度学习技术，并具备独立开发和部署复杂机器人视觉系统的能力，为迎接智能时代的到来做好充分的准备。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这套书真是太惊喜了！我之前一直对人工智能和机器人技术很感兴趣，但总觉得入门门槛有点高，很多理论知识让人望而却步。这本书的出现真是及时雨！首先，《深度学习与计算机视觉》这本书，光看书名就觉得内容很扎实。我特别喜欢它从基础概念讲起，循序渐进地介绍深度学习的原理，然后再深入到计算机视觉的各个分支。书里的图文并茂，很多复杂的算法都配有清晰的图示，这对于我这种视觉型学习者来说简直是福音。我花了几个晚上研究了卷积神经网络的部分，感觉一下子就豁然开朗了。作者的讲解非常细致，每一个公式的推导都讲解得很清楚，还会给出一些实际应用的案例，让我能真切感受到理论知识如何转化为实际技术。而且，它还介绍了当前比较流行的深度学习框架，比如TensorFlow和PyTorch，并且提供了相关的代码示例，这对我动手实践提供了极大的便利。我迫不及待地想跟着书中的教程，自己动手去实现一些简单的计算机视觉任务，比如图像分类和物体检测，相信这套书一定能带我打开新世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

最近刚入手了这套书，不得不说，《深度学习与计算机视觉+深度学习轻松学》的组合拳太给力了！我一直对图像识别和模式识别领域很感兴趣，但总感觉很多资料都过于理论化，难以消化。这本书最大的优点在于它的“双管齐下”。《深度学习与计算机视觉》部分提供了坚实的理论基础，从基础的感知机模型到复杂的生成对抗网络，讲解的非常系统和全面。然后，《深度学习轻松学》则把这些理论转化为易于理解和实践的内容，用更直观的方式来解释复杂的概念。我特别喜欢它在讲解反向传播算法的时候，用了一个非常形象的比喻，让原本觉得晦涩的数学推导变得清晰可见。而且，书中的代码示例也很好地结合了理论，让我在学习理论的同时，也能立刻动手去验证。我已经尝试用书中的代码实现了一个简单的猫狗图片分类器，虽然模型还不算完美，但看到自己的代码能够识别出图像，那种兴奋感是难以言表的。这套书真的让我觉得，学习深度学习不再是遥不可及的梦想，而是触手可及的现实。

评分☆☆☆☆☆

这本书太棒了！《深度学习轻松学》这个名字真的不是虚的，它完全颠覆了我之前对深度学习“高深莫测”的认知。我一直以为深度学习需要很强的数学功底才能掌握，但这本书真的是从零开始，用最通俗易懂的语言解释了各种核心概念。我最喜欢的是它将抽象的算法用生动的比喻和生活中的例子来阐述，比如解释神经网络的层级结构时，它用“大脑的神经元”来类比，瞬间就理解了。还有对于损失函数和梯度下降的讲解，也不是简单地给出公式，而是结合实际场景，比如“在山坡上找最低点”，让我一下子就明白了优化的过程。这本书不仅理论讲解到位，实践部分也做得非常出色。它提供的代码示例简洁明了，而且可以直接运行，我跟着操作了几遍，就成功搭建了一个简单的图像识别模型。这种“学以致用”的感觉真的太棒了！不再是枯燥的理论堆砌，而是真正能看到自己一步步构建出有用的东西，这种成就感是其他教材很难给予的。我相信，即使是没有编程基础的读者，通过这本书也能快速掌握深度学习的基本技能，开启自己的AI学习之旅。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是为我们这些想进入机器人视觉系统领域的新手量身定做的！《人工智能机器人视觉系统编程教程》这本书，我最看重的是它的实践导向性。它不仅仅停留在理论层面，而是非常详细地讲解了如何将人工智能和机器人技术结合起来，尤其是在视觉系统方面。书里有很多关于摄像头标定、图像处理、特征提取、物体识别和跟踪的详细步骤和代码实现。我之前对机器人的“眼睛”是如何工作的感到非常好奇，读完这本书，我才真正明白了其中的奥秘。作者没有回避技术难点，而是用一种非常接地气的方式进行讲解，一步步带着你解决问题。它提供的教程案例都非常实用，比如如何让机器人识别并抓取特定物体，如何实现避障等。这些都是我一直以来非常想掌握的技能。而且，这本书还涉及了一些底层的编程知识，比如C++和Python在机器人视觉中的应用，这对我后续深入学习和开发非常有帮助。我感觉，这本书就像一个经验丰富的导师，在我学习的道路上，给予了我最直接、最有力的指导。

评分☆☆☆☆☆

这套书确实让我对人工智能和机器人视觉系统有了全新的认识。《人工智能机器人视觉系统编程教程》这本书，最让我印象深刻的是它的前瞻性和实用性。它不仅仅是介绍一些基础的理论知识，更是着眼于如何构建一个完整的、可工作的机器人视觉系统。从硬件的选择、传感器的集成，到软件的开发、算法的部署，都有非常详细的讲解。我最喜欢的部分是关于 SLAM（同时定位与地图构建）的章节，它用很直观的方式解释了这个复杂的技术，并且提供了相关的代码框架。这对于我这样一个想要参与到机器人实际研发中的人来说，是极其宝贵的。书中的案例也非常贴近实际应用，比如自动驾驶汽车的感知系统、工业机器人的视觉引导等，这些都让我看到了学习这些技术巨大的潜力和价值。而且，作者在讲解过程中，还会穿插一些在实际项目中遇到的挑战和解决方案，这让我的学习过程更加真实和有启发性。这本书让我感觉，我不再是孤立地学习某个算法，而是真正地在学习如何构建一个智能的、有“眼睛”的机器人。