简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 深度学习
• 计算机视觉
• 机器学习
• 算法
• 图像处理
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• 代码实现
• 教程

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111573678

商品编码：14740506111

深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现

基本信息

• 作者：   
• 出版社：
• ISBN：9787111573678
• 上架时间：2017-8-1
• 出版日期：2017 年8月
• 开本：16开
• 版次：1-1
• 所属分类：
   

目录

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 神经网络的一次寒冬 6
1.1.6 神经网络的一次复兴 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  

前言

为什么要写这本书
当本书编辑找到我时，我才意识到，这两年火爆程度堪比一线城市房价的深度学习，在国内竟没有几本专门的中文书籍。目前市场上为数不多的有关深度学习的中文书，有大而全的名家之作，但其中关于深度学习的内容只有很少的一部分；有针对框架的工具书，但其偏重框架本身，缺少基础知识和理论，就好像介绍了一把剑，却没教剑法；有科普型的书，主要作用是提振读者自信，其实读者并不能从中学到任何动手能力。重要的是，作为深度学习被应用多，也是有趣的领域——计算机视觉，却没有专门的书，这是笔者编写这本书的初衷。
我并非计算机科班出身，在转向深度学习的过程中遇到了很多问题，总结了许多经验。从写书的角度来讲，这没准是个优势。希望我在业界实际项目中的经验，加上自学时总结的教训，可以有效地帮助尚未进入深度学习和计算机视觉领域的读者。
本书面向有志于进入深度学习和计算机视觉领域的学生和技术研发人员，通过介绍深度学习及计算机视觉中基础的知识，并结合常见的应用场景和大量实例，带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程，本书用基本的公式推导加上大量的配图和实例代码，给读者生动的内容，而不是枯燥的原理堆砌。
本书特色
注重原理和上手实战。力求读者在阅读本书后，不仅能了解常见算法背后的思想，还能具备独立开发常见的基于深度学习的计算机视觉算法的能力。
原理讲解通俗易懂。本书能通过文字定性讲解的就不用计算和公式，能用图表述的就不用文字。公式虽然不可避免，但尽量做到公式是讲解和图示的辅助，而不是需要细致理解的部分。
大量原创代码和图示。本书结合作者在实际工作中的经验，将入门实战的例子和其他示例力求做到实用性和趣味性并存，并将代码分享到本书的github页面上供读者下载。本书的github页面地址为https://frombeijingwithlove.github.io/dlcv_for_beginners/。
本书内容
本书共13章，分为2篇。
第1篇 基础知识
第1章从历史讲起，介绍了深度学习和计算机视觉的基础概念和常见应用。
第2章介绍了基础的数学知识，包括线性代数、概率、高维空间、卷积和数学优化。
第3章以神经网络为重点，讲解了机器学习和数据的基础知识。
第4章在第3章的基础上，介绍了卷积神经网络的概念、原理和一些常见结构。
第2篇 实例精讲
第5章介绍Python基础，并通过小例子介绍了NumPy和matplotlib的基本使用。
第6章介绍了基于Python的OpenCV使用，并动手实现了数据增加小工具和物体框标注小工具。
第7章分别通过MXNet和Caffe实现了简单的神经网络，以及结果的可视化。
第8章从头开始一步步基于MNIST数据集，分别实现了基于MXNet和Caffe的卷积神经网络模型用于手写数字识别，并介绍了如何测试和评估模型。  

序言

深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现

视觉的智慧：洞察世界的奥秘 在信息爆炸的时代，图像和视频已成为我们感知世界、交流信息的核心媒介。从海量的视觉数据中提取有价值的洞察，理解图像背后的含义，已成为科学研究、技术发展乃至日常生活不可或缺的关键能力。本书旨在为您揭示视觉智能的奥秘，引领您踏上一段探索计算机视觉和机器学习算法世界的旅程。 您将在这本书中发现什么？ 本书并非简单罗列枯燥的理论和公式，而是力求以一种系统、深入且富有实践性的方式，帮助您构建对计算机视觉核心技术和机器学习算法的全面理解。我们将从基础概念入手，逐步深入到高级主题，每一章都精心设计，力求在理论深度和工程实践之间取得最佳平衡。 第一部分：视觉感知的基石——从图像到理解 在开始探索复杂的算法之前，我们首先需要理解图像本身的本质。这一部分将为您打下坚实的计算机视觉基础。 图像的诞生与数字世界： 我们将从最基本的层面出发，介绍数字图像是如何形成的，包括像素、颜色空间（如RGB、灰度、HSV）的含义与转换。您将理解不同颜色空间的优劣势，以及它们在不同应用场景下的选择。 图像的语言——特征提取： 原始像素数据往往过于庞大且冗余，直接处理效率低下。因此，如何从图像中提取出具有代表性的“特征”是计算机视觉的关键。我们将深入讲解一系列经典的图像特征提取方法： 边缘检测： Canny、Sobel、Laplacian等边缘检测算子是如何工作的？它们在图像分割、目标识别中的作用是什么？ 角点检测： Harris角点、Shi-Tomasi角点等算法如何找到图像中的关键点？这些点在图像配准、特征匹配中扮演何种角色？ 局部不变特征： SIFT、SURF、ORB等算法如何提取出在尺度、旋转、光照变化下依然鲁棒的局部特征？它们在物体识别、全景拼接中的强大威力将一一呈现。 图像梯度与纹理分析： 梯度直方图（HOG）等如何描述物体的形状和纹理信息？这将为您理解更复杂的场景理解打下基础。 图像变换的魔力： 了解图像的几何变换（如平移、旋转、缩放、仿射变换、透视变换）和灰度变换（如对比度拉伸、直方图均衡化）对于图像预处理、校正和增强至关重要。我们将详细解析这些变换的数学原理和实际应用。 图像分割的艺术： 将图像划分为有意义的区域是理解图像内容的第一步。我们将探索多种图像分割技术： 阈值分割： Otsu方法等如何自动选择最佳阈值？ 区域生长与区域分裂合并： 基于像素相似性的分割方法。 图割（Graph Cut）： 一种强大的图像分割框架，在交互式分割中表现出色。 第二部分：机器学习驱动的视觉智能 计算机视觉的飞跃式发展，离不开机器学习强大而灵活的分析能力。这一部分将聚焦于如何利用机器学习算法来解决复杂的视觉任务。 机器学习基础回顾： 在深入具体的视觉应用之前，我们将简要回顾机器学习的核心概念，包括监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类等。确保所有读者都能站在同一认知基础上。 传统机器学习在视觉中的应用： 在深度学习兴起之前，一些经典的机器学习算法已在计算机视觉领域大放异彩。 支持向量机（SVM）： 如何利用SVM进行图像分类？其核函数的选择与原理。 K近邻（KNN）： 简单而有效的分类算法，在图像检索中有其用武之地。 决策树与随机森林： 如何构建有效的决策树模型来进行图像分类和回归？随机森林如何通过集成学习提升性能？ 主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）： 非监督和监督的降维技术，如何应用于图像特征降维和数据可视化。 统计学习的视角： 从概率统计的角度理解机器学习模型，例如最大似然估计、贝叶斯分类器等，能帮助我们更深入地理解算法背后的原理。 第三部分：深度学习的革命——神经网络的视觉力量 深度学习是当前计算机视觉领域最激动人心的技术，它极大地提升了计算机视觉的性能和应用范围。本部分将是本书的核心重点。 神经网络的启蒙： 感知机与多层感知机（MLP）： 神经网络的最基本组成单元，理解其结构和学习过程。 激活函数： ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数的作用和选择。 反向传播算法： 神经网络学习的核心算法，我们将详细解析其数学原理和实现细节。 损失函数与优化器： 如何衡量模型的好坏，以及如何有效地更新模型参数（如SGD、Adam）。 卷积神经网络（CNN）的崛起： CNN是深度学习在图像处理领域取得成功的关键。 卷积层： 卷积核、感受野、步长、填充等概念的深入讲解。CNN如何有效地提取图像的空间层级特征。 池化层： 最大池化、平均池化等如何降低特征维度，增强模型的鲁棒性。 全连接层： 在提取的特征基础上进行分类或回归。 经典的CNN架构： LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等里程碑式的CNN模型，它们的设计思想和技术演进。 CNN的应用： 图像分类： 使用CNN对图像进行类别划分。 目标检测： 定位图像中的特定物体并识别其类别（如R-CNN系列、YOLO系列、SSD）。 语义分割： 对图像中的每个像素进行分类，理解场景的整体布局（如FCN、U-Net）。 实例分割： 分离出图像中同一类别的不同实例（如Mask R-CNN）。 循环神经网络（RNN）与序列建模： 虽然CNN在空间特征提取方面表现出色，但对于处理序列数据（如视频帧序列、图像字幕生成）则需要RNN。 RNN基本原理： 如何处理时序信息。 LSTM与GRU： 解决RNN梯度消失/爆炸问题的长短期记忆网络和门控循环单元。 RNN在视觉中的应用： 图像字幕生成、视频分析等。 注意力机制（Attention Mechanism）： 如何让模型“关注”图像中的重要区域，提升性能。Transformer模型及其在视觉领域的应用（Vision Transformer, ViT）。 生成模型： 生成对抗网络（GAN）： 生成逼真图像的强大工具，包括生成器和判别器的对抗训练过程。 变分自编码器（VAE）： 用于生成和学习数据分布的概率模型。 第四部分：实践中的挑战与进阶 理论的掌握固然重要，但将理论转化为实际应用，解决真实世界的问题，才是最终目标。 数据预处理与增强： 如何处理不完整、noisy的数据？数据增强技术（如随机裁剪、翻转、颜色抖动）如何提升模型的泛化能力。 模型训练与评估： 学习率调度、早停法、交叉验证等训练技巧。精确率、召回率、F1分数、IoU等评估指标的意义和计算。 迁移学习与模型调优： 如何利用预训练模型加速开发进程？如何对模型进行微调以适应特定任务。 硬件加速与框架应用： 了解GPU在深度学习中的作用。熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的基本使用方法，以及如何利用它们构建和训练模型。 模型部署与优化： 如何将训练好的模型部署到各种平台（如服务器、移动设备）上？模型压缩、量化等技术如何提高推理速度和降低资源消耗。 前沿研究方向展望： 简要介绍一些当前热门的研究领域，如多模态学习、自监督学习、强化学习在视觉中的应用等，激发您的进一步探索。 本书的特点： 循序渐进的逻辑结构： 从基础到进阶，层层递进，帮助您建立清晰的知识体系。 理论与实践并重： 详细阐述算法原理，同时强调实际应用中的考量和技巧。 清晰的语言风格： 避免晦涩难懂的术语，力求用最直观的方式解释复杂概念。 注重启发性： 不仅仅是知识的传递，更希望激发您对视觉智能的深入思考和创新。 无论您是初入计算机视觉领域的学生、希望提升技能的在职工程师，还是对人工智能充满好奇的研究者，本书都将是您探索视觉智慧、解锁智能世界潜力的宝贵伙伴。让我们一起，用代码和算法，赋予机器“看”的能力，理解我们所处的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，在我看来，简直是为我这种既想深入理解原理，又希望快速上手实践的读者量身打造的。我一直在寻找一本能够系统地梳理深度学习在计算机视觉领域应用的教材，而这本书的副标题“算法原理、框架应用与代码实现”正是抓住了这个核心需求。 我非常期待“算法原理”部分能够详细讲解各种深度学习模型是如何工作的。例如，我希望能够深入理解卷积神经网络（CNN）的卷积层、池化层、全连接层等基本构成单元的数学原理，以及它们如何提取图像特征。同时，对于一些更高级的模型，如循环神经网络（RNN）在处理序列化视觉信息（如视频分析）中的作用，或者Transformer模型在视觉领域的应用（如Vision Transformer），我也希望能够有所了解。 “框架应用”这一点尤为重要。现代深度学习开发离不开强大的框架支持。我希望这本书能够清晰地介绍如何在PyTorch或TensorFlow等主流框架下构建、训练和部署计算机视觉模型。这包括如何定义网络架构、加载和预处理图像数据、设置优化器和损失函数、以及进行模型评估和调优。 “代码实现”是我最看重的内容之一。我坚信“实践出真知”，只有亲手写代码、调试代码，才能真正掌握知识。我希望书中提供的代码示例能够清晰、易懂，并带有详细的注释，能够让我理解每一行代码的含义及其与算法原理的联系。能够跟着书中的代码一步步完成一个完整的计算机视觉项目，将是对我学习成果的最好检验。 我还希望这本书能够涵盖一些实际的计算机视觉应用场景，例如图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、图像生成等。通过学习这些应用的具体实现方法，我不仅能拓展我的知识面，还能为将来从事相关领域的工作打下坚实的基础。如果书中还能提及一些数据集的使用方法和模型部署的技巧，那就更加完美了。 总而言之，这本书的出现，让我看到了一个全面、系统、实用的计算机视觉学习路径。我希望能通过它，将理论知识转化为实际能力，真正掌握深度学习在计算机视觉领域的应用。

评分☆☆☆☆☆

这本《深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现》的书名，真的非常直观地勾勒出了它的核心内容。我一直觉得，计算机视觉的学习，如果脱离了深度学习这个强大的工具，很多问题都会变得异常棘手，甚至无解。所以，这本书的定位，就已经抓住了当下最热门、也最有价值的研究方向。 我特别好奇“算法原理”部分会如何展开。现在的深度学习模型，尤其是CNN，层出不穷，各种变体和创新算法让人眼花缭乱。我希望这本书能梳理清楚这些算法背后的核心思想，比如不同卷积核的作用，池化层的意义，激活函数的选择，以及如何通过反向传播来优化网络参数。如果能对一些经典模型（如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等）的演进过程和创新点进行深入剖析，那就太棒了。 “框架应用”这一点也是我非常看重的。理论再美妙，最终还是要落地。我希望书中能详细介绍如何在主流深度学习框架（比如PyTorch或者TensorFlow）中搭建和训练这些视觉模型。这意味着我需要学习如何定义模型结构、加载数据集、设置训练参数、进行模型评估等等。如果能提供一些使用这些框架进行实际项目开发的例子，那将大大提升学习的效率和兴趣。 “代码实现”更是关键中的关键。我喜欢那种能边学边练的学习方式。我希望书中提供的代码不仅仅是功能的堆砌，而是能够清晰地展示算法的实现细节，并且有充分的注释，让我能够一步步理解每段代码的逻辑。能够通过运行书中的代码，亲手实现一个图像分类器、物体检测器，或者其他计算机视觉任务，会给我带来极大的成就感。 我希望这本书不仅能教我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”。通过对算法原理的深入理解，我希望能培养出独立解决计算机视觉问题的能力，而不是仅仅停留在模仿和套用。如果书中还能对一些常见的计算机视觉任务（如图像去噪、图像增强、图像生成等）提供一些基于深度学习的解决方案，并且给出相应的代码示例，那将是对我非常有价值的补充。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字——《深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现》——单看就让人觉得内容非常扎实，涵盖了学习一个热门技术领域所需的核心要素。我一直对计算机视觉领域充满兴趣，但常常感到理论知识和实际操作之间存在隔阂，不知道如何才能真正将学到的知识应用到实际项目中。 我尤其期待“算法原理”部分。我希望这本书能深入浅出地讲解各种核心的深度学习算法，比如卷积神经网络（CNN）的演进过程，各种变体（如ResNet、Inception）的创新点，以及它们是如何在图像识别、物体检测、语义分割等任务中发挥作用的。理解这些算法背后的数学原理和设计思想，对我来说是建立扎实基础的关键。 “框架应用”这一点是我非常看重的。掌握了算法原理，下一步就是如何在实际开发中实现它们。我希望这本书能详细介绍如何在主流的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）中实现这些算法，包括如何搭建网络结构、准备数据集、进行训练和评估。清晰的框架示例，能帮助我快速上手，将理论知识转化为实际技能。 “代码实现”更是让我眼前一亮。我坚信“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。我希望书中提供的代码示例能够详尽、易懂，并且有充分的注释，能让我理解每一行代码的功能，以及它们是如何与算法原理相对应的。能够跟着书中的代码，一步步完成一个完整的计算机视觉项目，这对我来说是学习效果的最大保障。 我还希望这本书能带领我了解一些实际的计算机视觉应用，比如图像分类、人脸识别、自动驾驶中的场景理解等。通过这些实际案例的学习，我不仅能更好地理解理论和技术的价值，还能从中获得启发，思考未来自己可以在哪些方向深入研究。如果书中还能包含一些关于模型优化、性能调优的技巧，那就更完美了。 总的来说，这本书给我的感觉就是“面面俱到”，它承诺了一套从理论到实践的完整学习体系，让我看到了在深度学习的加持下，掌握计算机视觉技术的希望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称，简直就是我的“心头好”！“深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现”——这几个关键词组合在一起，就代表了我学习计算机视觉的终极目标。我一直觉得，学计算机视觉，如果不能跟上深度学习这个时代的步伐，那就像在原地踏步。 我尤其看重“算法原理”这部分。我希望能在这本书里，不仅看到各种深度学习模型的名称，更能理解它们背后的数学原理和设计思想。比如，为什么CNN的卷积层能有效提取局部特征？池化层的作用是什么？反向传播是如何工作的？如果能对一些经典算法，如AlexNet、VGG、ResNet、YOLO等，进行详细的拆解和讲解，那我绝对会爱不释手。 “框架应用”是我进入实践的敲门砖。我希望这本书能教会我如何将这些算法原理，转化为实际可运行的代码。特别是针对PyTorch或TensorFlow这样主流的框架，我希望能学习到如何构建模型、加载数据、训练模型、评估模型的完整流程。清晰的框架示例，对我来说就是最宝贵的财富。 “代码实现”则是我学习的“试金石”。再好的理论，如果不能动手实现，那终究是空中楼阁。我期待书中能提供高质量的代码，最好是能够直接运行，并且有详尽的注释，让我能理解每一行代码的作用，以及它如何与前面讲到的算法原理相呼应。能够跟着书中的代码，一步步搭建起一个完整的计算机视觉项目，那将是我学习的最大动力。 我还希望这本书能带我领略计算机视觉的魅力，通过一些具体的应用案例，例如图像识别、物体检测、图像分割、甚至视频分析等，来展示深度学习技术是如何解决现实世界中的难题的。了解这些实际应用，能帮助我更好地理解理论的价值，也能激发我的探索欲，思考未来可能的研究方向。 总而言之，这本书给我的感觉就是“全面”、“实用”、“深入”。它承诺了一条从理论到实践的完整学习路径，让我看到了在深度学习浪潮下，掌握计算机视觉技术的希望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题听起来就非常吸引人，尤其是“深度学习与计算机视觉”这个组合，让人对它充满了期待。我一直对计算机视觉领域很感兴趣，但又觉得理论知识和实际操作之间存在着一道鸿沟，不知道如何有效地连接起来。这本书的副标题“算法原理、框架应用与代码实现”恰好击中了我的痛点，它似乎承诺了一个全面而实用的学习路径。 我尤其关注“算法原理”这部分，因为我总觉得如果只是停留在调用库函数，而不去理解背后的数学原理和逻辑，那么学习就不算深入。我希望这本书能够清晰地阐述各种经典的计算机视觉算法，比如卷积神经网络（CNN）的演进，以及它们是如何解决图像识别、物体检测、语义分割等问题的。同时，“框架应用”也让我看到了理论走向实践的可能性，了解如何在TensorFlow、PyTorch等主流框架下实现这些算法，无疑是学习过程中的重要一环。 此外，我非常看重“代码实现”的承诺。理论知识再扎实，如果不能通过实际编写代码来验证和加深理解，终究会显得纸上谈兵。我希望书中提供的代码示例能够详尽、易懂，最好是能够直接运行，并且有详细的注释，能够帮助我理解每一行代码的作用，以及它们是如何与算法原理相对应的。能够手把手地跟着书中的例子一步步构建出完整的应用，这对我来说是学习效果的最大保证。 我期待这本书能够提供一些案例研究，展示深度学习和计算机视觉如何在实际场景中发挥作用，例如自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等。通过这些实际应用的讲解，我不仅能更好地理解理论和技术的价值，还能从中获得一些启发，思考未来自己可以在哪些方向深入研究。如果书中还能涉及到一些前沿的研究动态或者对未来发展趋势的展望，那就更加令人兴奋了。 总的来说，我购买这本书的初衷是希望能系统地学习深度学习在计算机视觉领域的应用。我对书中的内容抱有很高的期望，希望它能成为我入门、进阶，乃至深入研究计算机视觉的得力助手。能够一次性解决理论、框架和实践的问题，对我来说是求之不得的学习资源。