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圖書標籤:

• 深度學習
• 計算機視覺
• 機器學習
• 算法
• 圖像處理
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• 代碼實現
• 教程

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111573678

商品編碼：14740506111

深度學習與計算機視覺：算法原理、框架應用與代碼實現

基本信息

• 作者：   
• 齣版社：
• ISBN：9787111573678
• 上架時間：2017-8-1
• 齣版日期：2017 年8月
• 開本：16開
• 版次：1-1
• 所屬分類：
   

目錄

序言 
前言 
第1篇 基礎知識
第1章 引言 2
1.1 人工智能的新焦點——深度學習 2
1.1.1 人工智能——神話傳說到影視漫畫 2
1.1.2 人工智能的誕生 3
1.1.3 神經科學的研究 4
1.1.4 人工神經網絡的興起 5
1.1.5 神經網絡的一次寒鼕 6
1.1.6 神經網絡的一次復興 8
1.1.7 神經網絡的第二次寒鼕 9
1.1.8 2006年——深度學習的起點 10
1.1.9 生活中的深度學習 11
1.1.10 常見深度學習框架簡介 12
1.2 給計算機一雙眼睛——計算機視覺 14
1.2.1 計算機視覺簡史 14
1.2.2 2012年——計算機視覺的新起點 16
1.2.3 計算機視覺的應用 17
1.2.4 常見計算機視覺工具包 19  

前言

為什麼要寫這本書
當本書編輯找到我時，我纔意識到，這兩年火爆程度堪比一綫城市房價的深度學習，在國內竟沒有幾本專門的中文書籍。目前市場上為數不多的有關深度學習的中文書，有大而全的名傢之作，但其中關於深度學習的內容隻有很少的一部分；有針對框架的工具書，但其偏重框架本身，缺少基礎知識和理論，就好像介紹瞭一把劍，卻沒教劍法；有科普型的書，主要作用是提振讀者自信，其實讀者並不能從中學到任何動手能力。重要的是，作為深度學習被應用多，也是有趣的領域——計算機視覺，卻沒有專門的書，這是筆者編寫這本書的初衷。
我並非計算機科班齣身，在轉嚮深度學習的過程中遇到瞭很多問題，總結瞭許多經驗。從寫書的角度來講，這沒準是個優勢。希望我在業界實際項目中的經驗，加上自學時總結的教訓，可以有效地幫助尚未進入深度學習和計算機視覺領域的讀者。
本書麵嚮有誌於進入深度學習和計算機視覺領域的學生和技術研發人員，通過介紹深度學習及計算機視覺中基礎的知識，並結閤常見的應用場景和大量實例，帶領讀者進入豐富多彩的計算機視覺領域。作為一本“原理+實踐”教程，本書用基本的公式推導加上大量的配圖和實例代碼，給讀者生動的內容，而不是枯燥的原理堆砌。
本書特色
注重原理和上手實戰。力求讀者在閱讀本書後，不僅能瞭解常見算法背後的思想，還能具備獨立開發常見的基於深度學習的計算機視覺算法的能力。
原理講解通俗易懂。本書能通過文字定性講解的就不用計算和公式，能用圖錶述的就不用文字。公式雖然不可避免，但盡量做到公式是講解和圖示的輔助，而不是需要細緻理解的部分。
大量原創代碼和圖示。本書結閤作者在實際工作中的經驗，將入門實戰的例子和其他示例力求做到實用性和趣味性並存，並將代碼分享到本書的github頁麵上供讀者下載。本書的github頁麵地址為https://frombeijingwithlove.github.io/dlcv_for_beginners/。
本書內容
本書共13章，分為2篇。
第1篇 基礎知識
第1章從曆史講起，介紹瞭深度學習和計算機視覺的基礎概念和常見應用。
第2章介紹瞭基礎的數學知識，包括綫性代數、概率、高維空間、捲積和數學優化。
第3章以神經網絡為重點，講解瞭機器學習和數據的基礎知識。
第4章在第3章的基礎上，介紹瞭捲積神經網絡的概念、原理和一些常見結構。
第2篇 實例精講
第5章介紹Python基礎，並通過小例子介紹瞭NumPy和matplotlib的基本使用。
第6章介紹瞭基於Python的OpenCV使用，並動手實現瞭數據增加小工具和物體框標注小工具。
第7章分彆通過MXNet和Caffe實現瞭簡單的神經網絡，以及結果的可視化。
第8章從頭開始一步步基於MNIST數據集，分彆實現瞭基於MXNet和Caffe的捲積神經網絡模型用於手寫數字識彆，並介紹瞭如何測試和評估模型。  

序言

深度學習與計算機視覺：算法原理、框架應用與代碼實現

視覺的智慧：洞察世界的奧秘 在信息爆炸的時代，圖像和視頻已成為我們感知世界、交流信息的核心媒介。從海量的視覺數據中提取有價值的洞察，理解圖像背後的含義，已成為科學研究、技術發展乃至日常生活不可或缺的關鍵能力。本書旨在為您揭示視覺智能的奧秘，引領您踏上一段探索計算機視覺和機器學習算法世界的旅程。 您將在這本書中發現什麼？ 本書並非簡單羅列枯燥的理論和公式，而是力求以一種係統、深入且富有實踐性的方式，幫助您構建對計算機視覺核心技術和機器學習算法的全麵理解。我們將從基礎概念入手，逐步深入到高級主題，每一章都精心設計，力求在理論深度和工程實踐之間取得最佳平衡。 第一部分：視覺感知的基石——從圖像到理解 在開始探索復雜的算法之前，我們首先需要理解圖像本身的本質。這一部分將為您打下堅實的計算機視覺基礎。 圖像的誕生與數字世界： 我們將從最基本的層麵齣發，介紹數字圖像是如何形成的，包括像素、顔色空間（如RGB、灰度、HSV）的含義與轉換。您將理解不同顔色空間的優劣勢，以及它們在不同應用場景下的選擇。 圖像的語言——特徵提取： 原始像素數據往往過於龐大且冗餘，直接處理效率低下。因此，如何從圖像中提取齣具有代錶性的“特徵”是計算機視覺的關鍵。我們將深入講解一係列經典的圖像特徵提取方法： 邊緣檢測： Canny、Sobel、Laplacian等邊緣檢測算子是如何工作的？它們在圖像分割、目標識彆中的作用是什麼？ 角點檢測： Harris角點、Shi-Tomasi角點等算法如何找到圖像中的關鍵點？這些點在圖像配準、特徵匹配中扮演何種角色？ 局部不變特徵： SIFT、SURF、ORB等算法如何提取齣在尺度、鏇轉、光照變化下依然魯棒的局部特徵？它們在物體識彆、全景拼接中的強大威力將一一呈現。 圖像梯度與紋理分析： 梯度直方圖（HOG）等如何描述物體的形狀和紋理信息？這將為您理解更復雜的場景理解打下基礎。 圖像變換的魔力： 瞭解圖像的幾何變換（如平移、鏇轉、縮放、仿射變換、透視變換）和灰度變換（如對比度拉伸、直方圖均衡化）對於圖像預處理、校正和增強至關重要。我們將詳細解析這些變換的數學原理和實際應用。 圖像分割的藝術： 將圖像劃分為有意義的區域是理解圖像內容的第一步。我們將探索多種圖像分割技術： 閾值分割： Otsu方法等如何自動選擇最佳閾值？ 區域生長與區域分裂閤並： 基於像素相似性的分割方法。 圖割（Graph Cut）： 一種強大的圖像分割框架，在交互式分割中錶現齣色。 第二部分：機器學習驅動的視覺智能 計算機視覺的飛躍式發展，離不開機器學習強大而靈活的分析能力。這一部分將聚焦於如何利用機器學習算法來解決復雜的視覺任務。 機器學習基礎迴顧： 在深入具體的視覺應用之前，我們將簡要迴顧機器學習的核心概念，包括監督學習、無監督學習、分類、迴歸、聚類等。確保所有讀者都能站在同一認知基礎上。 傳統機器學習在視覺中的應用： 在深度學習興起之前，一些經典的機器學習算法已在計算機視覺領域大放異彩。 支持嚮量機（SVM）： 如何利用SVM進行圖像分類？其核函數的選擇與原理。 K近鄰（KNN）： 簡單而有效的分類算法，在圖像檢索中有其用武之地。 決策樹與隨機森林： 如何構建有效的決策樹模型來進行圖像分類和迴歸？隨機森林如何通過集成學習提升性能？ 主成分分析（PCA）與綫性判彆分析（LDA）： 非監督和監督的降維技術，如何應用於圖像特徵降維和數據可視化。 統計學習的視角： 從概率統計的角度理解機器學習模型，例如最大似然估計、貝葉斯分類器等，能幫助我們更深入地理解算法背後的原理。 第三部分：深度學習的革命——神經網絡的視覺力量 深度學習是當前計算機視覺領域最激動人心的技術，它極大地提升瞭計算機視覺的性能和應用範圍。本部分將是本書的核心重點。 神經網絡的啓濛： 感知機與多層感知機（MLP）： 神經網絡的最基本組成單元，理解其結構和學習過程。 激活函數： ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數的作用和選擇。 反嚮傳播算法： 神經網絡學習的核心算法，我們將詳細解析其數學原理和實現細節。 損失函數與優化器： 如何衡量模型的好壞，以及如何有效地更新模型參數（如SGD、Adam）。 捲積神經網絡（CNN）的崛起： CNN是深度學習在圖像處理領域取得成功的關鍵。 捲積層： 捲積核、感受野、步長、填充等概念的深入講解。CNN如何有效地提取圖像的空間層級特徵。 池化層： 最大池化、平均池化等如何降低特徵維度，增強模型的魯棒性。 全連接層： 在提取的特徵基礎上進行分類或迴歸。 經典的CNN架構： LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等裏程碑式的CNN模型，它們的設計思想和技術演進。 CNN的應用： 圖像分類： 使用CNN對圖像進行類彆劃分。 目標檢測： 定位圖像中的特定物體並識彆其類彆（如R-CNN係列、YOLO係列、SSD）。 語義分割： 對圖像中的每個像素進行分類，理解場景的整體布局（如FCN、U-Net）。 實例分割： 分離齣圖像中同一類彆的不同實例（如Mask R-CNN）。 循環神經網絡（RNN）與序列建模： 雖然CNN在空間特徵提取方麵錶現齣色，但對於處理序列數據（如視頻幀序列、圖像字幕生成）則需要RNN。 RNN基本原理： 如何處理時序信息。 LSTM與GRU： 解決RNN梯度消失/爆炸問題的長短期記憶網絡和門控循環單元。 RNN在視覺中的應用： 圖像字幕生成、視頻分析等。 注意力機製（Attention Mechanism）： 如何讓模型“關注”圖像中的重要區域，提升性能。Transformer模型及其在視覺領域的應用（Vision Transformer, ViT）。 生成模型： 生成對抗網絡（GAN）： 生成逼真圖像的強大工具，包括生成器和判彆器的對抗訓練過程。 變分自編碼器（VAE）： 用於生成和學習數據分布的概率模型。 第四部分：實踐中的挑戰與進階 理論的掌握固然重要，但將理論轉化為實際應用，解決真實世界的問題，纔是最終目標。 數據預處理與增強： 如何處理不完整、noisy的數據？數據增強技術（如隨機裁剪、翻轉、顔色抖動）如何提升模型的泛化能力。 模型訓練與評估： 學習率調度、早停法、交叉驗證等訓練技巧。精確率、召迴率、F1分數、IoU等評估指標的意義和計算。 遷移學習與模型調優： 如何利用預訓練模型加速開發進程？如何對模型進行微調以適應特定任務。 硬件加速與框架應用： 瞭解GPU在深度學習中的作用。熟悉主流深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow）的基本使用方法，以及如何利用它們構建和訓練模型。 模型部署與優化： 如何將訓練好的模型部署到各種平颱（如服務器、移動設備）上？模型壓縮、量化等技術如何提高推理速度和降低資源消耗。 前沿研究方嚮展望： 簡要介紹一些當前熱門的研究領域，如多模態學習、自監督學習、強化學習在視覺中的應用等，激發您的進一步探索。 本書的特點： 循序漸進的邏輯結構： 從基礎到進階，層層遞進，幫助您建立清晰的知識體係。 理論與實踐並重： 詳細闡述算法原理，同時強調實際應用中的考量和技巧。 清晰的語言風格： 避免晦澀難懂的術語，力求用最直觀的方式解釋復雜概念。 注重啓發性： 不僅僅是知識的傳遞，更希望激發您對視覺智能的深入思考和創新。 無論您是初入計算機視覺領域的學生、希望提升技能的在職工程師，還是對人工智能充滿好奇的研究者，本書都將是您探索視覺智慧、解鎖智能世界潛力的寶貴夥伴。讓我們一起，用代碼和算法，賦予機器“看”的能力，理解我們所處的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本《深度學習與計算機視覺：算法原理、框架應用與代碼實現》的書名，真的非常直觀地勾勒齣瞭它的核心內容。我一直覺得，計算機視覺的學習，如果脫離瞭深度學習這個強大的工具，很多問題都會變得異常棘手，甚至無解。所以，這本書的定位，就已經抓住瞭當下最熱門、也最有價值的研究方嚮。 我特彆好奇“算法原理”部分會如何展開。現在的深度學習模型，尤其是CNN，層齣不窮，各種變體和創新算法讓人眼花繚亂。我希望這本書能梳理清楚這些算法背後的核心思想，比如不同捲積核的作用，池化層的意義，激活函數的選擇，以及如何通過反嚮傳播來優化網絡參數。如果能對一些經典模型（如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等）的演進過程和創新點進行深入剖析，那就太棒瞭。 “框架應用”這一點也是我非常看重的。理論再美妙，最終還是要落地。我希望書中能詳細介紹如何在主流深度學習框架（比如PyTorch或者TensorFlow）中搭建和訓練這些視覺模型。這意味著我需要學習如何定義模型結構、加載數據集、設置訓練參數、進行模型評估等等。如果能提供一些使用這些框架進行實際項目開發的例子，那將大大提升學習的效率和興趣。 “代碼實現”更是關鍵中的關鍵。我喜歡那種能邊學邊練的學習方式。我希望書中提供的代碼不僅僅是功能的堆砌，而是能夠清晰地展示算法的實現細節，並且有充分的注釋，讓我能夠一步步理解每段代碼的邏輯。能夠通過運行書中的代碼，親手實現一個圖像分類器、物體檢測器，或者其他計算機視覺任務，會給我帶來極大的成就感。 我希望這本書不僅能教我“怎麼做”，更能讓我理解“為什麼這麼做”。通過對算法原理的深入理解，我希望能培養齣獨立解決計算機視覺問題的能力，而不是僅僅停留在模仿和套用。如果書中還能對一些常見的計算機視覺任務（如圖像去噪、圖像增強、圖像生成等）提供一些基於深度學習的解決方案，並且給齣相應的代碼示例，那將是對我非常有價值的補充。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題聽起來就非常吸引人，尤其是“深度學習與計算機視覺”這個組閤，讓人對它充滿瞭期待。我一直對計算機視覺領域很感興趣，但又覺得理論知識和實際操作之間存在著一道鴻溝，不知道如何有效地連接起來。這本書的副標題“算法原理、框架應用與代碼實現”恰好擊中瞭我的痛點，它似乎承諾瞭一個全麵而實用的學習路徑。 我尤其關注“算法原理”這部分，因為我總覺得如果隻是停留在調用庫函數，而不去理解背後的數學原理和邏輯，那麼學習就不算深入。我希望這本書能夠清晰地闡述各種經典的計算機視覺算法，比如捲積神經網絡（CNN）的演進，以及它們是如何解決圖像識彆、物體檢測、語義分割等問題的。同時，“框架應用”也讓我看到瞭理論走嚮實踐的可能性，瞭解如何在TensorFlow、PyTorch等主流框架下實現這些算法，無疑是學習過程中的重要一環。 此外，我非常看重“代碼實現”的承諾。理論知識再紮實，如果不能通過實際編寫代碼來驗證和加深理解，終究會顯得紙上談兵。我希望書中提供的代碼示例能夠詳盡、易懂，最好是能夠直接運行，並且有詳細的注釋，能夠幫助我理解每一行代碼的作用，以及它們是如何與算法原理相對應的。能夠手把手地跟著書中的例子一步步構建齣完整的應用，這對我來說是學習效果的最大保證。 我期待這本書能夠提供一些案例研究，展示深度學習和計算機視覺如何在實際場景中發揮作用，例如自動駕駛、醫療影像分析、安防監控等。通過這些實際應用的講解，我不僅能更好地理解理論和技術的價值，還能從中獲得一些啓發，思考未來自己可以在哪些方嚮深入研究。如果書中還能涉及到一些前沿的研究動態或者對未來發展趨勢的展望，那就更加令人興奮瞭。 總的來說，我購買這本書的初衷是希望能係統地學習深度學習在計算機視覺領域的應用。我對書中的內容抱有很高的期望，希望它能成為我入門、進階，乃至深入研究計算機視覺的得力助手。能夠一次性解決理論、框架和實踐的問題，對我來說是求之不得的學習資源。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名稱，簡直就是我的“心頭好”！“深度學習與計算機視覺：算法原理、框架應用與代碼實現”——這幾個關鍵詞組閤在一起，就代錶瞭我學習計算機視覺的終極目標。我一直覺得，學計算機視覺，如果不能跟上深度學習這個時代的步伐，那就像在原地踏步。 我尤其看重“算法原理”這部分。我希望能在這本書裏，不僅看到各種深度學習模型的名稱，更能理解它們背後的數學原理和設計思想。比如，為什麼CNN的捲積層能有效提取局部特徵？池化層的作用是什麼？反嚮傳播是如何工作的？如果能對一些經典算法，如AlexNet、VGG、ResNet、YOLO等，進行詳細的拆解和講解，那我絕對會愛不釋手。 “框架應用”是我進入實踐的敲門磚。我希望這本書能教會我如何將這些算法原理，轉化為實際可運行的代碼。特彆是針對PyTorch或TensorFlow這樣主流的框架，我希望能學習到如何構建模型、加載數據、訓練模型、評估模型的完整流程。清晰的框架示例，對我來說就是最寶貴的財富。 “代碼實現”則是我學習的“試金石”。再好的理論，如果不能動手實現，那終究是空中樓閣。我期待書中能提供高質量的代碼，最好是能夠直接運行，並且有詳盡的注釋，讓我能理解每一行代碼的作用，以及它如何與前麵講到的算法原理相呼應。能夠跟著書中的代碼，一步步搭建起一個完整的計算機視覺項目，那將是我學習的最大動力。 我還希望這本書能帶我領略計算機視覺的魅力，通過一些具體的應用案例，例如圖像識彆、物體檢測、圖像分割、甚至視頻分析等，來展示深度學習技術是如何解決現實世界中的難題的。瞭解這些實際應用，能幫助我更好地理解理論的價值，也能激發我的探索欲，思考未來可能的研究方嚮。 總而言之，這本書給我的感覺就是“全麵”、“實用”、“深入”。它承諾瞭一條從理論到實踐的完整學習路徑，讓我看到瞭在深度學習浪潮下，掌握計算機視覺技術的希望。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，在我看來，簡直是為我這種既想深入理解原理，又希望快速上手實踐的讀者量身打造的。我一直在尋找一本能夠係統地梳理深度學習在計算機視覺領域應用的教材，而這本書的副標題“算法原理、框架應用與代碼實現”正是抓住瞭這個核心需求。 我非常期待“算法原理”部分能夠詳細講解各種深度學習模型是如何工作的。例如，我希望能夠深入理解捲積神經網絡（CNN）的捲積層、池化層、全連接層等基本構成單元的數學原理，以及它們如何提取圖像特徵。同時，對於一些更高級的模型，如循環神經網絡（RNN）在處理序列化視覺信息（如視頻分析）中的作用，或者Transformer模型在視覺領域的應用（如Vision Transformer），我也希望能夠有所瞭解。 “框架應用”這一點尤為重要。現代深度學習開發離不開強大的框架支持。我希望這本書能夠清晰地介紹如何在PyTorch或TensorFlow等主流框架下構建、訓練和部署計算機視覺模型。這包括如何定義網絡架構、加載和預處理圖像數據、設置優化器和損失函數、以及進行模型評估和調優。 “代碼實現”是我最看重的內容之一。我堅信“實踐齣真知”，隻有親手寫代碼、調試代碼，纔能真正掌握知識。我希望書中提供的代碼示例能夠清晰、易懂，並帶有詳細的注釋，能夠讓我理解每一行代碼的含義及其與算法原理的聯係。能夠跟著書中的代碼一步步完成一個完整的計算機視覺項目，將是對我學習成果的最好檢驗。 我還希望這本書能夠涵蓋一些實際的計算機視覺應用場景，例如圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識彆、圖像生成等。通過學習這些應用的具體實現方法，我不僅能拓展我的知識麵，還能為將來從事相關領域的工作打下堅實的基礎。如果書中還能提及一些數據集的使用方法和模型部署的技巧，那就更加完美瞭。 總而言之，這本書的齣現，讓我看到瞭一個全麵、係統、實用的計算機視覺學習路徑。我希望能通過它，將理論知識轉化為實際能力，真正掌握深度學習在計算機視覺領域的應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字——《深度學習與計算機視覺：算法原理、框架應用與代碼實現》——單看就讓人覺得內容非常紮實，涵蓋瞭學習一個熱門技術領域所需的核心要素。我一直對計算機視覺領域充滿興趣，但常常感到理論知識和實際操作之間存在隔閡，不知道如何纔能真正將學到的知識應用到實際項目中。 我尤其期待“算法原理”部分。我希望這本書能深入淺齣地講解各種核心的深度學習算法，比如捲積神經網絡（CNN）的演進過程，各種變體（如ResNet、Inception）的創新點，以及它們是如何在圖像識彆、物體檢測、語義分割等任務中發揮作用的。理解這些算法背後的數學原理和設計思想，對我來說是建立紮實基礎的關鍵。 “框架應用”這一點是我非常看重的。掌握瞭算法原理，下一步就是如何在實際開發中實現它們。我希望這本書能詳細介紹如何在主流的深度學習框架（如PyTorch或TensorFlow）中實現這些算法，包括如何搭建網絡結構、準備數據集、進行訓練和評估。清晰的框架示例，能幫助我快速上手，將理論知識轉化為實際技能。 “代碼實現”更是讓我眼前一亮。我堅信“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”。我希望書中提供的代碼示例能夠詳盡、易懂，並且有充分的注釋，能讓我理解每一行代碼的功能，以及它們是如何與算法原理相對應的。能夠跟著書中的代碼，一步步完成一個完整的計算機視覺項目，這對我來說是學習效果的最大保障。 我還希望這本書能帶領我瞭解一些實際的計算機視覺應用，比如圖像分類、人臉識彆、自動駕駛中的場景理解等。通過這些實際案例的學習，我不僅能更好地理解理論和技術的價值，還能從中獲得啓發，思考未來自己可以在哪些方嚮深入研究。如果書中還能包含一些關於模型優化、性能調優的技巧，那就更完美瞭。 總的來說，這本書給我的感覺就是“麵麵俱到”，它承諾瞭一套從理論到實踐的完整學習體係，讓我看到瞭在深度學習的加持下，掌握計算機視覺技術的希望。