具体描述
C1 9787302397922 9787121311048 YL4855
书名:视觉机器学习20讲
定价：49元
出版社：清华大学出版社
出版日期：2015-05
ISBN：9787302397922
页码：239
版次：1
装帧：平装
开本：16开
《视觉机器学习20讲》是计算机、自动化、信息、电子与通信学科方向的专著，详尽地介绍了K-Means、KNN学习、回归学习、决策树学习、RandomForest、贝叶斯学习、EM算法、Adaboost、SVM方法、增强学习、流形学习、RBF学习、稀疏表示、字典学习、BP学习、CNN学习、RBM学习、深度学习、遗传算法、蚁群方法等基本理论；深入阐述了视觉机器学习算法的优化方法和实验仿真；系统地总结了其优点和不足。
本书特别重视如何将视觉机器学习算法的理论和实践有机地结合，解决视觉机器学习领域中的诸多基础问题，可应用于医学图像分析、工业自动化、机器人、无人车、人脸检测与识别、车辆信息识别、行为检测与识别、智能视频监控等。本书特别重视算法的典型性和可实现性，既包含本领域的经典算法，也包含本领域的研究成果。
本书不仅可作为高年级本科生与研究生教材，而且也是从事视觉机器学习领域研发极为有用的参考资料
第1讲 K-means
1.1 基本原理
1.2 算法改进
1.3 仿真实验
1.4 算法特点
第 2 讲 KNN学习
2.1 基本原理
2.2 算法改进
2.3 仿真实验
2.4 算法特点
第 3 讲 回归学习
3.1 基本原理
3.1.1 参数回归
3.1.2 参数回归
3.1.3 半参数回归
3.2 算法改进
3.2.1 线性回归模型
3.2.2 多项式回归模型
3.2.3 主成分回归模型
3.2.4 自回归模型
3.2.5 核回归模型
3.3 仿真实验
3.3.1 回归学习流程
3.3.2 基于回归学习的直线边缘提取
3.3.3 基于回归学习的图像插值
3.4 算法特点
第 4 讲 决策树学习
4.1 基本原理
4.1.1 分类与聚类
4.1.2 决策树
4.1.3 信息增益的度量标准
4.1.4 信息增益度量期望的熵降低
4.1.5 悲观错误剪枝PEP
4.1.6 基本决策树算法
4.2 算法改进
4.2.1 ID3算法
4.2.2 C4.5算法
4.2.3 SLIQ算法
4.2.4 SPRINT算法
4.3 仿真实验
4.3.1 用于学习布尔函数的ID3算法伪代码
4.3.2 C4.5算法构造决策树的伪代码
4.4 算法特点
第 5 讲 Random Forest学习
5.1 基本原理
5.1.1 决策树
5.1.2 Bagging集成学习
5.1.3 Random Forest方法
5.2 算法改进
5.3 仿真实验
5.3.1 Random Forest分类与回归流程
5.3.2 Forest-RI和Forest-RC
5.3.3 基于Random Forest的头部姿态估计
5.4 算法特点
第 6 讲 贝叶斯学习
6.1 基本原理
6.2 算法改进
6.2.1 朴素贝叶斯模型
6.2.2 层级贝叶斯模型
6.2.3 增广贝叶斯学习模型
6.2.4 基于Boosting技术的朴素贝叶斯模型
6.2.5 贝叶斯神经网络模型
书名：视觉SLAM十四讲：从理论到实践
定价：75
ISBN: 9787121311048
出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2017年4月1日)
本书系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。
第1 讲预备知识 1
1.1 本书讲什么1
1.2 如何使用本书3
1.2.1 组织方式3
1.2.2 代码5
1.2.3 面向的读者6
1.3 风格约定6
1.4 致谢和声明7
第2 讲初识SLAM 9
2.1 引子：小萝卜的例子11
2.2 经典视觉SLAM 框架17
2.2.1 视觉里程计17
2.2.2 后端优化19
2.2.3 回环检测20
2.2.4 建图21
2.3 SLAM 问题的数学表述22
2.4 实践：编程基础 25
2.4.1 安装Linux 操作系统25
2.4.2 Hello SLAM27
2.4.3 使用cmake28
2.4.4 使用库30
2.4.5 使用IDE32
第3 讲三维空间刚体运动37
3.1 旋转矩阵39
3.1.1 点和向量，坐标系39
3.1.2 坐标系间的欧氏变换40
3.1.3 变换矩阵与齐次坐标42
3.2 实践：Eigen 44
3.3 旋转向量和欧拉角48
3.3.1 旋转向量48
3.3.2 欧拉角50
3.4 四元数51
3.4.1 四元数的定义51
3.4.2 四元数的运算53
3.4.3 用四元数表示旋转55
3.4.4 四元数到旋转矩阵的转换55
3.5 * 相似、仿射、射影变换56
3.6 实践：Eigen 几何模块57
3.7 可视化演示60
第4 讲李群与李代数62
4.1 李群与李代数基础 64
4.1.1 群64
4.1.2 李代数的引出65
4.1.3 李代数的定义 67
4.1.4 李代数so(3) 67
4.1.5 李代数se(3)68
4.2 指数与对数映射69
4.2.1 SO(3) 上的指数映射69
4.2.2 SE(3) 上的指数映射.70
4.3 李代数求导与扰动模型72
4.3.1 BCH 公式与近似形式72
4.3.2 SO(3) 李代数上的求导73
4.3.3 李代数求导74
4.3.4 扰动模型（左乘）75
4.3.5 SE(3) 上的李代数求导76
4.4 实践：Sophus76
4.5 * 相似变换群与李代数.79
4.6 小结81
第5 讲相机与图像82
5.1 相机模型 84
5.1.1 针孔相机模型84
5.1.2 畸变87
5.1.3 双目相机模型 90
5.1.4 RGB-D 相机模型92
5.2 图像93
5.3 实践：图像的存取与访问95
5.3.1 安装OpenCV95
5.3.2 操作OpenCV 图像96
5.4 实践：拼接点云99
第6 讲非线性优化104
6.1 状态估计问题106
6.1.1 *后验与*似然106
6.1.2 小二乘的引出 108
6.2 非线性小二乘109
6.2.1 一阶和二阶梯度法110
6.2.2 高斯牛顿法111
6.2.3 列文伯格—马夸尔特方法113
6.2.4 小结114
6.3 实践：Ceres115
6.3.1 Ceres 简介 116
6.3.2 安装Ceres116
6.3.3 使用Ceres 拟合曲线 117
6.4 实践：g2o121
6.4.1 图优化理论简介121
6.4.2 g2o 的编译与安装122
6.4.3 使用g2o 拟合曲线123
6.5 小结128
第7 讲视觉里程计1130
7.1 特征点法132
7.1.1 特征点132
7.1.2 ORB 特征134
7.1.3 特征匹配137
7.2 实践：特征提取和匹配138
7.3 2D?2D: 对极几何141
7.3.1 对极约束141
7.3.2 本质矩阵143
7.3.3 单应矩阵146
7.4 实践：对极约束求解相机运动148
7.5 三角测量153
7.6 实践：三角测量154
7.6.1 三角测量代码154
7.6.2 讨论156
7.7 3D?2D：PnP157
7.7.1 直接线性变换158
7.7.2 P3P159
7.7.3 Bundle Adjustment 161
7.8 实践：求解PnP165
7.8.1 使用EPnP 求解位姿165
7.8.2 使用BA 优化166
7.9 3D?3D：ICP172
7.9.1 SVD 方法173
7.9.2 非线性优化方法 175
7.10 实践：求解ICP176
7.10.1 SVD 方法176
7.10.2 非线性优化方法178
7.11 小结180
第8 讲视觉里程计2182
8.1 直接法的引出184
8.2 光流（Optical Flow）185
8.3 实践：LK 光流187
8.3.1 使用TUM 公开数据集187
8.3.2 使用LK 光流188
8.4 直接法（Direct Method）192
8.4.1 直接法的推导 192
8.4.2 直接法的讨论195
8.5 实践：RGB-D 的直接法196
8.5.1 稀疏直接法196
8.5.2 定义直接法的边197
8.5.3 使用直接法估计相机运动 199
8.5.4 半稠密直接法200
8.5.5 直接法的讨论 202
8.5.6 直接法优缺点总结 203
第9 讲实践：设计前端205
9.1 搭建VO 框架 206
9.1.1 确定程序框架207
9.1.2 确定基本数据结构208
9.1.3 Camera 类210
9.1.4 Frame 类212
9.1.5 MapPoint 类 213
9.1.6 Map 类 213
9.1.7 Config 类 214
9.2 基本的VO：特征提取和匹配216
9.2.1 两两帧的视觉里程计216
9.2.2 讨论224
9.3 改进：优化PnP 的结果 224
9.4 改进：局部地图 227
9.5 小结233
第10 讲后端1 235
10.1 概述237
10.1.1 状态估计的概率解释237
10.1.2 线性系统和KF239
10.1.3 非线性系统和EKF242
10.1.4 EKF 的讨论243
10.2 BA 与图优化245
10.2.1 投影模型和BA 代价函数 245
10.2.2 BA 的求解247
10.2.3 稀疏性和边缘化248
10.2.4 鲁棒核函数255
10.2.5 小结256
10.3 实践：g2o257
10.3.1 BA 数据集257
10.3.2 g2o 求解BA258
10.3.3 求解262
10.4 实践：Ceres 264
10.4.1 Ceres 求解BA 265
10.4.2 求解267
10.5 小结269
第11 讲后端2 270
11.1 位姿图（Pose Graph）271
11.1.1 Pose Graph 的意义271
11.1.2 Pose Graph 的优化272
11.2 实践：位姿图优化274
11.2.1 g2o 原生位姿图 274
11.2.2 李代数上的位姿图优化278
11.2.3 小结284
11.3 * 因子图优化初步285
11.3.1 贝叶斯网络285
11.3.2 因子图286
11.3.3 增量特性288
11.4 * 实践：gtsam 289
11.4.1 安装gtsam 4.0289
11.4.2 位姿图优化290
第12 讲回环检测297
12.1 回环检测概述299
12.1.1 回环检测的意义299
12.1.2 方法 300
12.1.3 准确率和召回率301
12.2 词袋模型303
12.3 字典 305
12.3.1 字典的结构305
12.3.2 实践：创建字典306
12.4 相似度计算309
12.4.1 理论部分309
12.4.2 实践：相似度的计算310
12.5 实验分析与评述314
12.5.1 增加字典规模314
12.5.2 相似性评分的处理316
12.5.3 关键帧的处理316
12.5.4 检测之后的验证317
12.5.5 与机器学习的关系317
第13 讲建图319
13.1 概述320
13.2 单目稠密重建322
13.2.1 立体视觉322
13.2.2 极线搜索与块匹配323
13.2.3 高斯分布的深度滤波器325
13.3 实践：单目稠密重建328
13.4 实验分析与讨论339
13.4.1 像素梯度的问题339
13.4.2 逆深度340
13.4.3 图像间的变换 341
13.4.4 并行化：效率的问题342
13.4.5 其他的改进343
13.5 RGB-D 稠密建图343
13.5.1 实践：点云地图344
13.5.2 八叉树地图347
13.5.3 实践：八叉树地图350
13.6 *TSDF 地图和Fusion 系列352
13.7 小结356
第14 讲SLAM：现在与未来357
14.1 当前的开源方案358
14.1.1 MonoSLAM358
14.1.2 PTAM359
14.1.3 ORB-SLAM361
14.1.4 LSD-SLAM363
14.1.5 SVO 364
14.1.6 RTAB-MAP366
14.1.7 其他367
14.2 未来的SLAM 话题367
14.2.1 视觉 惯性导航SLAM367
14.2.2 语义SLAM369
14.2.3 SLAM 的未来 370
附录A 高斯分布的性质371
A.1 高斯分布371
A.2 高斯分布的运算371
A.2.1 线性运算371
A.2.2 乘积372
A.2.3 复合运算372
A.3 复合的例子372
附录B ROS 入门374
B.1 ROS 是什么374
B.2 ROS 的特点375
B.3 如何快速上手ROS375
参考文献377
用户评价
《视觉SLAM十四讲 从理论到实践》——一次深入骨髓的学习体验 在我踏入计算机视觉和机器人领域的大门时，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）无疑是其中最令人着迷的技术之一。然而，市面上的一些入门资料往往过于浅显，而一些进阶资料又过于晦涩，让我一直难以找到一个合适的切入点。直到我遇到了《视觉SLAM十四讲 从理论到实践》这本书，才真正体会到何为“深入骨髓”的学习体验。 这本书的理论部分，堪称经典。它并没有跳过任何一个重要的概念，而是从最基础的相机成像模型开始，一步步地构建起对视觉SLAM的认知。从像素坐标到世界坐标的转换，从相机内参、外参的含义，到对极几何、本质矩阵、单应矩阵的推导，作者都处理得游刃有余。我特别欣赏作者在讲解“对极约束”时，是如何通过几何直观地解释三维空间中的对应关系，以及如何利用这些约束来求解相机的运动。这种严谨的数学推导与生动的几何解释相结合的方式，让我彻底理解了视觉SLAM中最核心的几何原理。 接着，本书进入了特征提取与匹配、位姿估计、地图构建等关键环节。在特征提取方面，它详细介绍了SIFT、SURF、ORB等经典算法，并深入剖析了它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。在位姿估计方面，它介绍了PnP算法，并解释了如何利用三维点和二维点的对应关系来求解相机的相对位姿。而Bundle Adjustment（BA）的介绍，更是让我眼前一亮。它不仅仅是一个简单的优化问题，更是SLAM系统精度和鲁棒性的保证。作者对BA的数学模型和求解过程的讲解，让我明白了为何它是视觉SLAM中如此核心且重要的技术。 而这本书最让我赞叹的，是它的“实践”部分。它并没有将理论束之高阁，而是提供了大量的代码示例，并且推荐了PCL、OpenCV、GTSAM等一系列优秀的开源库。我跟着书中的例子，尝试在ROS环境中搭建一个简单的单目SLAM系统。当我看到自己构建的系统能够在Kitti数据集上成功运行时，实时生成点云地图，并清晰地勾勒出相机的运动轨迹时，那种激动和成就感是无法用言语来形容的。这让我深刻地认识到，理论知识是如何转化为现实应用的，也让我对SLAM有了更深层次的理解。 当然，这本书的深度也意味着它需要读者投入足够的时间和精力。有些章节的数学推导可能需要反复阅读和思考，才能完全掌握。但是，正是这种“痛并快乐着”的学习过程，让我对视觉SLAM的理解更加深刻，也更加牢固。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位循循善诱的老师，引领我一步步深入到视觉SLAM的精髓之中。对于任何想要真正理解视觉SLAM的人来说，这本书都绝对是必不可少的。
评分《slam算法入门》——我的第一步，坚实而充满启发 在接触《slam算法入门》这本书之前，SLAM对我而言，就像一个高悬在神秘领域的技术名词，充满了敬畏，却又无从下手。周围的技术分享和论文，动辄就是复杂的数学公式和庞大的系统框架，让我望而却步。因此，一本名为《slam算法入门》的书，仿佛是一束光，照亮了我探索SLAM的迷茫之路。 拿到书后，我最先感受到的是作者的用心。它并没有急于展示高深的算法，而是从最基础的概念入手，比如“什么是SLAM？”、“为什么要研究SLAM？”、“SLAM在现实生活中有哪些应用？”。作者用非常通俗易懂的语言，结合一些生动的例子，比如“在黑暗的房间里寻找出口并绘制地图”，让我很快就对SLAM产生了一个直观的理解。这种“由浅入深”的讲解方式，彻底打消了我最初的畏难情绪。 接着，本书就开始逐步介绍SLAM的核心问题：定位与地图构建。在“定位”部分，作者首先介绍了“里程计”的概念，讲解了如何通过各种传感器（如轮式编码器、IMU）来估算机器人的运动。我尤其欣赏作者对误差累积问题的阐述，它清晰地解释了为什么单纯依靠里程计会导致累计误差，以及引入“回环检测”的重要性。而在“地图构建”方面，它介绍了特征点地图和栅格地图两种主流的表示方法。对于特征点地图，它详细解释了如何从图像中提取有用的“特征点”，如何描述这些特征点，以及如何进行特征点的匹配。作者在这个过程中，穿插介绍了SIFT、ORB等经典的特征提取算法，以及RANSAC等用于鲁棒匹配的方法，这些内容虽然不深，但足以让我理解其基本原理和作用。 最令我感到欣喜的是，本书并没有止步于理论的讲解，而是提供了很多“伪代码”和简化的代码示例。虽然我没有立即动手去实现，但光是阅读这些代码，我就能更清晰地感受到算法的执行流程，以及各个模块之间的联系。它让我明白，SLAM并不是一个“黑盒子”，而是可以通过一系列算法和模块组合而成的。 本书的“入门”定位做得非常到位，它就像一个友好的向导，带着我踏入了SLAM的殿<bos>。它没有去追求数学上的极致严谨，也没有深入到最前沿的研究方向，但这恰恰是它宝贵之处。它成功地在我心中构建了一个SLAM的“骨架”，让我对SLAM有了一个整体的认识，并激发了我进一步深入学习的兴趣。如果说SLAM是一片浩瀚的海洋，那么《slam算法入门》就是我在海岸边捡到的第一块闪亮的贝壳，它让我看到了大海的壮丽，并鼓励我勇敢地驶向更远的深处。
评分对《视觉机器学习20讲 视觉机器学习算法优化方法教程》的初步印象： 我一直对机器学习算法的优化部分特别感兴趣，觉得很多时候算法本身已经很成熟了，但如何让它跑得更快、效果更好，往往就需要深入到优化层面。所以当我看到《视觉机器学习20讲 视觉机器学习算法优化方法教程》这本书的时候，就觉得这正是我需要的。书名直接点明了主题，而且“20讲”的形式也让我觉得内容会比较紧凑，不会过于冗长。 这本书的开篇，并没有直接进入复杂的优化算法，而是从一些基础的机器学习概念入手，比如损失函数、梯度下降等。这对于我这种之前对机器学习只是“知其然不知其所以然”的人来说，非常有帮助。作者用一种很清晰的逻辑，把这些基础概念串联起来，然后逐步引入更高级的优化方法。我尤其喜欢它在讲解“损失函数的选择”那部分，详细对比了L1、L2损失函数的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性，还给出了很多实际案例，让我明白为什么有时候需要选择一个非凸的损失函数，以及如何处理由此带来的优化难题。 然后，本书的主体内容就围绕着各种优化算法展开了。我看到它讲解了包括但不限于：梯度下降的各种变种（SGD、Adam、RMSprop等）、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等。每一种算法，它都不仅给出了数学推导，还分析了其收敛速度、计算复杂度以及在实际应用中的优劣。我特别花时间研究了Adam算法，因为它在深度学习中应用非常广泛。作者详细解释了Adam算法的动量和RMSprop的思想是如何结合的，以及它的一些超参数如何选择。通过书中的示例代码，我尝试用不同的优化器去训练同一个模型，然后对比它们的收敛曲线和最终的模型性能，这个过程让我对优化器在模型训练中的作用有了更深刻的认识。 除了基础的优化算法，本书还触及了一些更深入的话题，比如“正则化”在优化中的作用，它不仅仅是防止过拟合，更是对模型的一种约束，影响着优化路径。还有“学习率衰减”策略，这看似简单，但如何设计一个有效的衰减策略，对模型最终的性能有着至关重要的影响。作者给出了多种衰减策略的实现方式，并分析了它们各自的特点。 我感觉这本书的“教程”性质很强，除了理论讲解，还提供了很多代码片段，甚至是一些实现上的小技巧。这使得学习过程不那么枯燥，也更容易将学到的知识转化为实际应用。当然，这本书毕竟是关于“优化”的，所以对于一些更偏向模型结构本身的设计、或者模型集成等方面的讨论就相对少了。但我认为，作为一本专注于算法优化的教程，它已经做得相当出色了。它让我明白，即使拥有强大的模型结构，如果没有合适的优化方法，也可能难以发挥其最大潜力。
评分《视觉机器学习20讲 视觉机器学习算法优化方法教程》——开启我深度优化的“工具箱” 在机器学习领域，模型的选择固然重要，但算法的优化能力，才是决定其最终表现的关键。很多时候，我们拥有强大的模型架构，但如果优化得当，它可能只会带来平庸的结果；反之，即使是相对简单的模型，通过精妙的优化，也能焕发出惊人的潜力。因此，《视觉机器学习20讲 视觉机器学习算法优化方法教程》这本书，对我来说，就像是开启了我深度优化“工具箱”的一把钥匙。 这本书最让我欣赏的是它对“为什么”的深入解答。它并没有仅仅停留在“如何使用”某个优化器，而是深入到“为什么”选择它，以及它在数学上的原理是什么。从最基础的梯度下降及其各种变种（SGD、Momentum、Adam、RMSprop等），作者都进行了非常详尽的讲解。我尤其喜欢它对Adam算法的分析，它不仅解释了其核心思想，即动量和RMSprop的结合，还详细介绍了其超参数的含义和选择策略。通过书中提供的代码示例，我能够亲手去验证这些优化器在不同数据集和模型上的表现，去观察它们的收敛速度和最终的精度差异。 除了梯度下降类优化器，本书还触及了更深层次的优化方法，比如牛顿法和拟牛顿法。这些方法在某些情况下能提供比梯度下降更快的收敛速度，尤其是在损失函数的曲率变化较大的情况下。作者通过清晰的数学推导，阐述了这些方法的原理，并分析了它们在计算成本和实际应用中的优缺点。这让我明白，没有一种优化器是万能的，选择最适合的优化器，需要结合具体的任务和模型特点。 此外，本书对“正则化”的讲解也让我受益匪浅。我之前对正则化的理解，更多的是停留在“防止过拟合”的层面，而这本书让我认识到，正则化更是对模型的一种约束，它能够影响优化路径，甚至决定了模型的解。例如，L1正则化如何促使模型产生稀疏解，这对于特征选择和模型压缩都具有重要意义。作者还讲解了如何将各种正则化项融入到损失函数中，并与模型参数一起进行优化，这让我对正则化的理解上升到了一个新的高度。 本书的“教程”性质也极大地提升了我的学习效率。它提供的代码示例，让我能够快速地将学到的理论知识应用到实践中。通过反复的实验和调试，我能够更深刻地理解不同优化策略对模型性能的影响。 总而言之，《视觉机器学习20讲 视觉机器学习算法优化方法教程》这本书，为我提供了一个系统且深入的学习框架，让我能够更全面地理解机器学习算法的优化机制。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一本“武功秘籍”，让我能够掌握更强大的“内功心法”，从而在面对各种机器学习问题时，能够游刃有余，做出更优的选择。
评分《视觉SLAM十四讲 从理论到实践+视觉机器学习20讲 视觉机器学习算法优化方法教程》——融会贯通的求索 一直以来，我对计算机视觉领域中“定位”与“感知”的融合充满好奇，而视觉SLAM无疑是其中的集大成者。同时，在实际应用中，算法的效率和性能又至关重要，这又引出了机器学习优化的话题。因此，当我看到《视觉SLAM十四讲 从理论到实践》与《视觉机器学习20讲 视觉机器学习算法优化方法教程》这两本书同时出现在我的视野中时，内心涌起一股强烈的学习冲动，觉得这两本书的结合，或许能为我揭开更深层的奥秘。 《视觉SLAM十四讲》给我最直观的感受是其系统性和理论深度。它并非泛泛而谈，而是从最基本的相机成像模型、几何学基础讲起，层层递进，将复杂的SLAM问题拆解成一个个可理解的模块。我特别欣赏作者在讲解“对极约束”、“本质矩阵”和“单应矩阵”时的逻辑严谨和图示清晰，这对于我这种需要通过具象化来理解抽象概念的学习者来说，简直是福音。从特征点的提取、描述、匹配，到后面提到的PnP算法、Bundle Adjustment（BA）优化，每一步都衔接得非常自然，仿佛为我构建了一个坚实的理论框架。书中的实践部分，也让我有机会动手实现一些基础算法，比如利用OpenCV进行特征匹配，或者尝试构建一个简单的单目SLAM系统。这种理论与实践的结合，让我对SLAM的理解不再是停留在概念层面，而是有了更触及实际的感知。 而《视觉机器学习20讲 视觉机器学习算法优化方法教程》则为我补充了“效率”和“性能”的维度。当我在学习SLAM的过程中，不可避免地会遇到大规模计算、实时性要求等问题。这本书恰恰提供了解决这些问题的钥匙。它深入浅出地讲解了梯度下降的各种变种，比如SGD、Adam、RMSprop等，并详细分析了它们在不同场景下的优劣。我印象特别深刻的是它对于“正则化”的讲解，它不仅仅是为了防止过拟合，更是对模型的一种约束，它如何影响优化过程，以及如何设计更有效的正则化策略，这让我豁然开朗。书中的代码示例，也让我能够将这些优化算法应用到实际的模型训练中，去观察它们是如何加速收敛，如何提升模型性能的。 将这两本书结合起来学习，我发现它们之间存在着天然的协同效应。例如，在SLAM的地图构建和位姿优化过程中，很多算法本质上都是在求解一个优化问题。而《视觉机器学习20讲》提供的各种优化工具和技巧，恰恰可以应用到SLAM算法的改进中，比如，通过更高效的优化器来加速Bundle Adjustment的求解，或者利用正则化技术来约束SLAM的轨迹，使其更加平滑和鲁棒。反过来，SLAM领域的研究成果，比如新的特征提取方法、新的地图表示方式，也可以作为机器学习模型的数据来源或者任务目标，为《视觉机器学习20讲》提供更广阔的应用场景。 当然，这两本书也各有侧重。《视觉SLAM十四讲》在SLAM理论的覆盖面上更广，涉及到了多传感器融合、稠密重建等更前沿的内容。而《视觉机器学习20讲》则更侧重于通用机器学习算法的优化，对于一些与SLAM特有的问题（如大规模稀疏建图、非线性优化等）的深入讨论可能略有不足。但是，我认为，对于希望在计算机视觉和机器人领域有所建树的人来说，同时掌握这两个领域的知识，是至关重要的。这两本书的组合，无疑为我提供了一条高效且系统的学习路径，让我能够更全面地理解从基础理论到实际应用，再到性能优化的整个流程。
评分《slam算法入门》——一个新手最渴望的“地图” 对于许多刚接触SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）领域的人来说，它可能就像一片未知的领域，充满了挑战和神秘感。我正是这样一个人，在听说SLAM的神奇之处后，便渴望能找到一本能够指引我入门的书籍。而《slam算法入门》这本书，正是满足了我这种最基础、最核心的需求。 这本书给我最直接的感受就是它的“友好”。它没有上来就堆砌复杂的数学公式，而是从最根本的问题出发，解释了SLAM究竟是什么，它在现实世界中的应用场景，例如自动驾驶、机器人导航、增强现实等。作者通过一些贴近生活的例子，比如一个人在陌生的房间里摸索前行，一边要找到回家的路，一边还要记住房间的布局，让我一下子就理解了SLAM的本质。这种“从易到难，由表及里”的讲解方式，极大地降低了我的学习门槛，让我不再对SLAM感到畏惧。 随后，本书开始逐步引导我了解SLAM的几个关键组成部分。它首先聚焦于“定位”，也就是机器人如何知道自己在哪里。作者介绍了“里程计”的概念，解释了如何利用轮式编码器、IMU等传感器来估算机器人的运动轨迹。同时，它也非常坦诚地指出了单纯依靠里程计的局限性——误差的累积。正是这种对局限性的清晰阐述，为后面引入更高级的技术（如回环检测）奠定了基础。 接着，本书进入了“地图构建”的部分。它向我展示了两种主要的地图类型：特征点地图和栅格地图。对于特征点地图，它详细讲解了如何从图像中提取出关键的“特征点”，如何给这些特征点打上“标签”（描述），以及如何通过比较不同图像中的“标签”来找到相同的特征点（匹配）。作者在这个过程中，还会提及一些基础的计算机视觉算法，如SIFT、ORB，虽然不会深入到每个算法的每一个细节，但足以让我对它们的作用有一个清晰的认识。 最让我感到欣慰的是，本书在介绍算法原理的同时，也会提供一些可视化的图示和简化的代码伪码。这些图示能够帮助我更直观地理解抽象的几何关系和算法流程，而伪码则让我能够大致勾勒出算法的实现框架。虽然我还没有完全独立实现一个SLAM系统，但通过阅读这些，我能够更好地理解那些复杂的SLAM论文和开源代码。 《slam算法入门》这本书，就像是我在探索SLAM这片未知领域时，手中拿到的一张最清晰、最基础的“地图”。它没有提供最前沿的导航路线，也没有深入到最复杂的“地形”，但它准确地标出了重要的“地标”和“路径”，让我能够沿着它指引的方向，稳步前行，最终能够建立起自己对SLAM的完整认知。它是我SLAM学习之旅中，最坚实的第一步。
评分读《视觉SLAM十四讲 从理论到实践》有感： 这本《视觉SLAM十四讲 从理论到实践》算是我在SLAM领域里算是比较早接触到的入门书籍了，当时正是被其“从理论到实践”这几个字吸引，想着能把这么高深的东西讲得通俗易懂，并且能动手实践，那是再好不过了。拿到书后，确实感觉它在理论的深度和实践的广度上做得都挺不错的。 首先，它在理论部分的阐述，个人感觉是比较扎实的。从最基础的相机模型、图像处理，到后面比较核心的因子图、位姿估计、优化等，循序渐进，层层递进。尤其是一些关键概念，比如什么是SLAM，为什么要SLAM，以及它在机器人、AR/VR等领域的应用前景，都有清晰的介绍。作者的讲解方式，倾向于用数学公式和图示来支撑，这对于我这种喜欢刨根问底的人来说，非常有帮助。我尤其喜欢它在讲解“对极几何”和“本质矩阵”、“单应矩阵”那部分，通过大量的几何推导和直观的图示，让我这个之前对三维空间几何概念有些模糊的人，豁然开朗。理解了这些，再去看后面的Bundle Adjustment、IMU融合等内容，就觉得没那么困难了。 当然，这本书的精髓还在于它的“实践”部分。它并没有仅仅停留在理论层面，而是给出了大量的代码示例，并且推荐了一些开源库，比如PCL、OpenCV、GTSAM等。通过跟着书中的例子去敲代码，去运行，去调试，我能更直观地理解理论知识是如何落地的。例如，在讲解特征提取和匹配时，它会一步步教你如何使用SIFT、SURF等算法，如何进行RANSAC等方法进行鲁棒的匹配。当我亲手实现了一个简单的特征匹配程序，看到屏幕上两幅图像的对应点被正确地连接起来时，那种成就感是难以言喻的。而且，它还介绍了如何利用Kitti数据集进行测试，这让我有机会接触到真实世界的传感器数据，并将其应用到SLAM算法中，这对于我后续学习更复杂的SLAM系统非常有启发。 这本书的不足之处，我认为也在于它的“全面性”。毕竟SLAM是一个非常广阔的领域，想要在一本书里覆盖所有内容是不太现实的。这本书虽然覆盖了基础的视觉SLAM，但对于一些前沿的研究方向，比如半稠密/稠密SLAM、鲁棒性更强的SLAM、以及一些特定的应用场景下的SLAM优化，可能就没有那么深入了。不过，考虑到它是一本入门书籍，这样的取舍也是可以理解的。总的来说，如果你想系统地了解视觉SLAM的理论基础，并希望能够动手实践，那么这本书绝对是一个非常好的起点。它为我打开了SLAM的大门，让我对这个领域产生了浓厚的兴趣。
评分《视觉机器学习20讲 视觉机器学习算法优化方法教程》——一本让我“修炼内功”的好书 我一直觉得，机器学习算法的“外功”在于模型的选择和架构，而“内功”则在于算法的优化。很多时候，一个模型表现的好坏，很大程度上取决于其优化过程是否得当。因此，当我看到《视觉机器学习20讲 视觉机器学习算法优化方法教程》这本书时，就像是找到了一个能够帮助我“修炼内功”的宝典。 这本书最吸引我的地方在于，它没有回避机器学习优化中的核心难点，而是将它们一一剖析。从最基础的梯度下降法开始，作者循序渐进地介绍了各种变种，比如SGD、Momentum、Adam、RMSprop等。它不仅仅是列出公式，更重要的是解释了每种优化器背后的思想，比如Momentum如何帮助越过局部最小值，Adam如何结合了Momentum和RMSprop的优点。我尤其花了不少时间去理解Adam算法，它在深度学习中应用如此广泛，但背后的原理并不总是清晰。通过这本书的讲解，我才真正理解了它如何利用一阶和二阶矩来动态调整学习率，从而达到更快的收敛速度。 除了梯度下降的各种变种，本书还深入探讨了其他重要的优化方法，比如牛顿法和拟牛顿法。虽然这些方法在计算上可能比梯度下降法更复杂，但它们往往能提供更快的收敛速度，尤其是在损失函数曲率变化较大的情况下。作者详细地解释了它们与梯度下降法的区别，以及在什么场景下选择它们会更合适。 此外，本书还对“正则化”在优化中的作用进行了深入的阐述。我之前对正则化的理解，更多的是停留在防止过拟合，而这本书让我认识到，正则化实际上是在优化过程中对模型施加了一种约束，它能够影响优化路径，甚至决定了最终模型的解。例如，L1正则化可以促使模型产生稀疏解，这在特征选择等任务中非常有用。作者还讲解了如何将正则化项融入到损失函数中，并一起进行优化，这让我对正则化的理解上升到了一个新的层面。 本书的“教程”性质也非常突出，它提供了大量的代码示例，让我们能够亲手实践书中的优化算法。我尝试着用不同的优化器去训练同一个简单的神经网络模型，然后对比它们的收敛曲线和最终的准确率。这种实验性的学习过程，让我对不同优化器的特性有了更直观的感受。 当然，这本书也并非包罗万象。对于一些非常前沿的、专门针对特定模型（如Transformer、GANs等）的优化技术，可能就没有那么深入的讨论。但是，作为一本专注于“算法优化方法”的教程，它已经做得非常出色。它让我明白，即使拥有再好的模型架构，如果优化不到位，也难以发挥其应有的潜力。这本书为我提供了一套强大的“内功心法”，让我在面对机器学习算法时，不再只是被动地调用库函数，而是能够主动地去理解、去选择、去调整，从而更好地驱动模型实现最优的性能。
评分《slam算法入门》——我的初探之旅： 一直以来，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）这个概念对我来说都带有一种神秘感，感觉是计算机视觉和机器人领域非常核心的一个技术。市面上的书籍很多，但我希望找一本能够真正让我“入门”的，而不是上来就给我一堆高深的公式和理论。这本《slam算法入门》的书名，让我看到了希望，觉得它可能是我迈出第一步的合适选择。 拿到书后，我首先就被它的结构吸引了。它从最基础的概念讲起，比如什么是SLAM，它需要解决的核心问题是什么，以及它在各个领域的应用场景。作者没有上来就甩出复杂的数学模型，而是先用一些直观的比喻和场景来解释SLAM的意义，比如一个人在陌生环境中行走，一边要记住自己走了多远、朝哪个方向走，一边还要绘制出周围的环境地图。这种方式让我很快就对SLAM产生了一个整体的认识，不再觉得它是一个遥不可及的技术。 随后，本书逐步深入到SLAM的一些关键技术点。它先从“定位”这个概念入手，介绍了如何利用传感器数据来估计机器人在环境中的位姿。我印象比较深刻的是它关于“里程计”的讲解，如何通过轮式编码器、IMU等传感器来计算相对运动，以及这些方法在实际应用中会遇到的问题，比如误差累积。然后，它又引入了“传感器融合”的概念，讲解了如何将不同传感器的信息结合起来，以提高定位的准确性和鲁棒性。 接着，本书就进入了“地图构建”的部分。它介绍了两种主要的地图表示方法：特征点地图和栅格地图。对于特征点地图，它详细讲解了如何提取图像中的特征点，如何对特征点进行描述和匹配，以及如何利用这些特征点来构建稀疏的地图。在这个过程中，它也提及了一些基础的计算机视觉算法，比如SIFT、ORB等特征提取器，以及RANSAC等鲁棒性估计方法。而对于栅格地图，它则介绍了如何利用激光雷达等传感器来构建占据栅格地图，以及如何进行地图的更新和管理。 本书的“入门”定位，体现在它对于核心概念的深入浅出和对复杂理论的简化处理。它并没有去追求数学上的严谨和细节上的完美，而是更侧重于让读者理解SLAM的基本原理和工作流程。它也给出了一些伪代码或者简化的代码示例，让你能够大致理解算法的实现思路。我个人觉得，这本书最成功的地方在于，它能够成功地激发我对SLAM的兴趣，并为我后续深入学习更复杂的SLAM系统打下了一个良好的基础。它让我明白，SLAM并不是一个单一的算法，而是一系列技术和方法的有机结合。
评分《视觉SLAM十四讲 从理论到实践》——对我来说，是一次“拨云见日”的体验 在我接触《视觉SLAM十四讲 从理论到实践》这本书之前，我对SLAM的理解，一直停留在“机器人如何在未知环境中同时找到自己的位置并绘制地图”这个非常表面的概念上。虽然知道它很重要，但具体是如何实现的，背后的理论支撑是什么，对我来说都是一片模糊。于是，我抱着“希望能够真正理解”的心态，开始研读这本书。 这本书带给我的，绝对是一次“拨云见日”的体验。它的理论讲解部分，可以说是非常扎实且循序渐进。从最基础的相机几何模型，到图像的投影、透视变换，再到后面更核心的内容，如对极几何、本质矩阵、单应矩阵的推导，作者都给出了非常详尽的数学解释和直观的图示。我尤其喜欢它在讲解“对极几何”那部分，通过大量的几何学知识，将二维图像点和三维空间点之间的关系，用一种非常清晰的方式呈现出来。这让我这个之前对三维空间几何概念有些“畏惧”的人，也能够逐渐理解。 随后，本书开始深入到SLAM的关键技术，比如特征提取与匹配、位姿估计、以及地图构建。在特征提取和匹配方面，它介绍了SIFT、SURF、ORB等经典的算法，并解释了它们的工作原理和优缺点。我尤其对RANSAC算法的介绍印象深刻，它解释了如何通过随机采样来鲁棒地估计模型参数，这对于处理带有噪声的匹配点集至关重要。然后，在位姿估计部分，它介绍了PnP算法（Perspective-n-Point），这让我明白了如何通过已知的3D点和对应的2D图像点来求解相机的位姿。 最让我感到激动的是，本书的“实践”部分。它并没有仅仅停留在理论的梳理，而是给出了大量的代码示例，并且推荐了一些非常实用的开源库，如PCL、OpenCV、GTSAM等。我尝试着跟着书中的例子，自己动手去敲代码，去运行，去调试。当我在ROS环境中成功运行了一个基于Kitti数据集的单目SLAM系统，看到屏幕上实时生成的点云地图和相机轨迹时，那种成就感是难以言喻的。这让我深刻地体会到，理论知识是如何转化为实际应用的，也让我对SLAM的理解不再是纸上谈兵。 当然，作为一本入门级的书籍，它不可能涵盖SLAM的方方面面。例如，对于一些更复杂的多传感器融合，或者大规模稠密建图的算法，可能就没有那么深入的探讨。但是，对于我这样一个初学者来说，这本书提供的理论深度和实践指导，已经远远超出了我的预期。它为我打开了SLAM的大门，让我看到了这个领域的广阔前景，也为我后续深入学习更高级的SLAM技术打下了坚实的基础。
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