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唐进民编著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121341441

商品编码：29114067415

出版时间：2018-06-01

作  者:唐进民 编著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年06月01日 页  数:273 装  帧:平装 ISBN:9787121341441 ●第1章浅谈人工智能、神经网络和计算机视觉1
●1.1人工还是智能1
●1.2人工智能的三起两落2
●1.2.1两起两落2
●1.2.2卷土重来3
●1.3神经网络简史5
●1.3.1生物神经网络和人工神经网络5
●1.3.2M-P模型6
●1.3.3感知机的诞生9
●1.3.4你好，深度学习10
●1.4计算机视觉11
●1.5深度学习+12
●1.5.1图片分类12
●1.5.2图像的目标识别和语义分割13
●1.5.3自动驾驶13
●1.5.4图像风格迁移14
●第2章相关的数学知识15
●2.1矩阵运算入门15
●2.1.1标量、向量、矩阵和张量15
●2.1.2矩阵的转置17
●部分目录

内容简介

计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch深度学习框架实战计算机视觉。本书中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。本书面向对深度学习技术感兴趣、但是相关基础知识较为薄弱或者零基础的读者。 唐进民 编著 唐进民，深入理解深度学习与计算机视觉知识体系，有扎实的PyTorch、Python和数学功底。长期活跃于Github、知乎等平台并分享与深度学习相关的文章，具有一定的阅读量和人气。此前还在某AI网络教育平台兼职Mentor，辅导新学员入门机器学习和深度学习。

《像素炼金术：计算机视觉的深度探索与实践》 引言： 在数字世界的宏伟画卷中，计算机视觉正扮演着越来越重要的角色，它赋予机器“看”的能力，进而理解、分析和响应我们所处的现实世界。从自动驾驶汽车的精准导航，到医疗影像的深度洞察，再到虚拟现实的沉浸式体验，计算机视觉技术的飞速发展正在重塑我们的生活方式和行业格局。本书《像素炼金术：计算机视觉的深度探索与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实践的平台，引领大家穿越计算机视觉的迷人领域，掌握前沿技术，并将其转化为解决实际问题的强大工具。 本书并非仅仅停留在理论的象牙塔，而是将理论与实践紧密结合，通过丰富的案例和代码示例，带领读者亲手构建、训练和部署各类计算机视觉模型。我们将从计算机视觉的基础概念入手，逐步深入到深度学习的核心架构，并重点聚焦于当下最流行、最强大的深度学习框架之一——PyTorch。通过层层递进的学习路径，读者将能够深刻理解计算机视觉的内在逻辑，并掌握运用PyTorch解决复杂视觉任务的技能。 第一部分：计算机视觉的基石与现代浪潮 在深入探索深度学习之前，理解计算机视觉的演进历程及其核心概念至关重要。本部分将为读者打下坚实的理论基础，为后续的深度学习实践铺平道路。 第一章：像素的语言——计算机视觉基础回顾 图像的本质： 我们将从最基本的像素单元出发，解析数字图像的构成原理，包括色彩空间（RGB, HSV, Grayscale等）的转换与理解，以及图像的几何变换（缩放、旋转、平移、裁剪）及其在图像处理中的应用。 传统图像处理技术： 在深度学习崛起之前，一系列经典的图像处理技术为计算机视觉奠定了基础。本章将回顾这些技术，例如： 边缘检测： Sobel, Canny算子等，理解它们如何捕捉图像中的重要轮廓信息。 特征提取： SIFT, SURF, ORB等算法，学习如何从图像中提取具有鲁棒性的关键点和描述符，这对于图像匹配、目标识别等任务至关重要。 图像分割： Watershed算法, Mean-shift算法等，探索如何将图像划分为不同的区域，以识别对象或背景。 形态学操作： 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，理解它们在图像去噪、形状分析方面的作用。 计算机视觉的核心任务： 本章还将概述计算机视觉领域的关键任务，为后续章节的学习定下基调，包括： 图像分类： 为图像分配一个或多个类别标签。 目标检测： 在图像中定位并识别出特定对象。 语义分割： 像素级别的分类，为图像中的每个像素分配一个类别。 实例分割： 在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例。 姿态估计： 识别和定位人体或物体的关键点。 图像生成： 创建全新的、逼真的图像。 视频分析： 理解视频序列中的运动、行为和事件。 第二章：深度学习的黎明——神经网络的启蒙 神经元的奥秘： 从生物神经元到人工神经网络，我们将揭示神经网络的基本构成单元——神经元，理解其如何接收输入、进行加权求和、并通过激活函数引入非线性。 感知机与多层感知机（MLP）： 追溯神经网络的起源，介绍最简单的感知机模型，以及如何通过堆叠多层神经元构建出能够解决更复杂问题的多层感知机。 激活函数： Sigmoid, Tanh, ReLU及其变种（Leaky ReLU, ELU等），深入探讨不同激活函数的作用、优缺点以及它们在防止梯度消失/爆炸中的作用。 损失函数： 衡量模型预测与真实值之间差异的标尺，我们将学习MSE, Cross-Entropy等常见的损失函数，并理解它们如何指导模型训练。 反向传播算法： 神经网络训练的核心机制，我们将详细解析反向传播的原理，理解梯度如何从输出层反向传播至输入层，并用于更新模型权重。 优化器： SGD, Adam, RMSprop等，介绍不同的优化算法如何高效地调整学习率，加速模型的收敛，并帮助模型跳出局部最优。 第二部分：PyTorch的深度魔力——构建与训练智能视觉模型 本部分将是本书的核心实践部分，我们将深入学习PyTorch这个强大的深度学习框架，并将其应用于构建和训练各种计算机视觉模型。 第三章：PyTorch入门——张量、自动微分与模块化构建 PyTorch张量（Tensor）： 深度学习的基石，我们将详细介绍PyTorch张量的创建、操作、索引、切片、形状变换（reshape, view, transpose等）以及与NumPy的无缝转换。 自动微分（Autograd）： PyTorch最强大的功能之一，我们将理解`torch.autograd`如何自动计算张量的梯度，以及`requires_grad`、`backward()`、`grad_fn`等关键概念，无需手动编写反向传播过程。 `nn.Module`——构建神经网络的基石： 掌握如何使用PyTorch的`nn.Module`类来定义自己的神经网络层和模型，包括`__init__`方法和`forward`方法，以及如何组织和复用模型组件。 数据加载与预处理（`torch.utils.data`）： 学习如何使用`Dataset`和`DataLoader`来高效地加载、批处理和打乱图像数据集，并进行常用的数据增强操作，以提高模型的泛化能力。 训练与评估流程： 构建一个完整的模型训练和评估的流程，包括定义模型、准备数据、设置优化器和损失函数、迭代训练、计算损失、反向传播、更新权重，以及在验证集上评估模型性能。 第四章：卷积神经网络（CNN）——视觉世界的基石 卷积层的奥秘： 深入理解卷积操作的原理，包括卷积核、步长（stride）、填充（padding）等参数，以及它们如何从图像中提取局部特征。 池化层： Max Pooling, Average Pooling等，学习池化层如何降低特征图的维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。 经典的CNN架构： LeNet-5： 早期成功的CNN模型，理解其结构和设计思想。 AlexNet： 标志着深度学习在ImageNet竞赛中取得突破性进展的模型，学习其核心创新，如ReLU激活函数、Dropout、数据增强等。 VGGNet： 通过堆叠小尺寸卷积核构建的深度网络，理解其对网络深度的重要性。 GoogLeNet (Inception)： 引入Inception模块，提高模型在不同感受野上特征提取的效率。 ResNet： 引入残差连接（Residual Connections），解决了深度网络训练中的梯度消失问题，使得构建极深的网络成为可能。 在PyTorch中实现CNN： 通过丰富的代码示例，亲手实现上述经典CNN架构，并将其应用于图像分类任务。 第五章：现代CNN架构与迁移学习 更先进的CNN设计： DenseNet： 密集连接，使得特征重用达到极致。 MobileNet系列： 专为移动端和嵌入式设备设计的轻量级CNN，学习其深度可分离卷积等优化技术。 EfficientNet： 系统地扩展网络深度、宽度和分辨率，实现高效的性能提升。 迁移学习（Transfer Learning）： 充分利用预训练模型（如在ImageNet上训练的模型）的强大特征提取能力，将其应用于新的、具有相似性的任务。学习如何加载预训练模型，冻结部分层，并对顶层进行微调（fine-tuning），以快速获得高性能模型。 在PyTorch中进行迁移学习： 提供详细的步骤和代码，指导读者如何为特定任务（如识别特定花卉、猫狗品种等）应用迁移学习。 第六章：目标检测——精确瞄准与识别 目标检测的挑战： 理解目标检测任务比图像分类更复杂，需要同时确定对象的类别和位置。 两阶段目标检测器： R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）： 逐步优化区域建议（Region Proposal）和分类过程，理解其设计思想和演进。 单阶段目标检测器： YOLO（You Only Look Once）系列： 实时目标检测的代表，学习其网格化预测、边界框回归和置信度预测的原理。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）： 结合了速度和精度的单阶段检测器。 Anchor Boxes： 理解Anchor Boxes在预设不同尺度和长宽比的边界框，如何帮助模型更好地预测目标位置。 在PyTorch中实现目标检测： 提供使用PyTorch实现YOLO或Faster R-CNN等模型的代码示例，并演示如何在自定义数据集上训练和评估目标检测器。 第七章：语义分割与实例分割——像素级的精细理解 语义分割： 将图像划分为具有语义意义的区域，例如识别图像中的“人”、“车”、“天空”等。 FCN（Fully Convolutional Networks）： 将全连接层替换为卷积层，实现端到端的像素级预测。 U-Net： 广泛应用于医学图像分割，其编码器-解码器结构和跳跃连接（Skip Connections）的设计。 DeepLab系列： 引入空洞卷积（Atrous Convolution）和条件随机场（CRF），提高感受野和分割精度。 实例分割： 在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例，例如识别出图像中的“第一个人”、“第二个人”等。 Mask R-CNN： 在Faster R-CNN的基础上，增加了一个用于生成分割掩码（mask）的分支。 在PyTorch中实现分割模型： 提供使用PyTorch实现U-Net或Mask R-CNN的代码示例，并演示如何在自定义数据集上进行训练和评估。 第八章：高级视觉任务与前沿探索 姿态估计： 识别和跟踪人体关键点，用于行为分析、虚拟现实等。 注意力机制（Attention Mechanisms）： Transformer在计算机视觉中的应用，如Vision Transformer (ViT)，以及如何在CNN中引入注意力模块，提升模型对关键区域的关注度。 生成对抗网络（GANs）： DCGAN, StyleGAN等： 学习GAN的基本原理，即生成器和判别器的对抗训练，以及如何利用GAN生成逼真的图像、风格迁移等。 图神经网络（GNNs）在视觉中的应用： 探索如何利用GNN处理图像中的结构化信息，例如场景图生成等。 模型部署与优化： 模型剪枝与量化： 学习如何减小模型体积、加速推理，使其能够部署到资源受限的设备上。 ONNX与TorchScript： 了解如何将PyTorch模型导出为通用格式，便于在不同平台部署。 第三部分：实践与展望——将理论化为能力 本部分将引导读者将所学知识融会贯通，并展望计算机视觉的未来发展方向。 第九章：实际项目案例分析 案例一：智能相册分类与检索： 利用迁移学习和CNN模型，构建一个能够自动为用户照片进行分类、并支持模糊搜索的智能相册系统。 案例二：自动驾驶中的目标检测与跟踪： 使用YOLO等模型，在仿真环境中实现对道路上车辆、行人、交通标志的检测与跟踪。 案例三：医学影像的病灶识别： 利用U-Net等分割模型，辅助医生检测医学影像中的异常区域。 案例四：风格迁移应用： 使用GAN或基于CNN的方法，实现将一张图片的艺术风格应用到另一张图片上的效果。 （根据实际情况，可增删或调整案例，确保其具有代表性和实用性。） 第十章：计算机视觉的未来趋势与职业发展 更强的模型泛化能力： 自监督学习、少样本学习、零样本学习等。 多模态学习： 结合视觉、文本、语音等多种信息进行理解。 可解释性AI（XAI）： 理解模型决策过程，提高模型的透明度和可信度。 AI伦理与负责任的AI： 讨论计算机视觉在隐私、偏见等方面的挑战，以及如何构建负责任的AI系统。 职业发展路径： 介绍在计算机视觉领域常见的职业角色，如AI工程师、机器学习研究员、计算机视觉算法工程师等，以及相关的技能要求和学习建议。 结语： 《像素炼金术：计算机视觉的深度探索与实践》不仅仅是一本书，更是一段探索、学习和创造的旅程。我们相信，通过系统地学习本书的内容，并勤加实践，读者将能够掌握驾驭计算机视觉核心技术的本领，在不断发展的AI浪潮中，发现无限可能，并为这个世界带来更多创新与变革。让我们一起，用代码和智慧，点亮像素的未来。

评分☆☆☆☆☆

阅读《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》的过程，就像与一位经验丰富的导师在进行一次深入的交流。作者在书中表现出的不仅是渊博的知识，更是对如何将复杂概念清晰传达的深刻理解。他并非简单地堆砌公式和代码，而是循序渐进地引导读者，从最基础的概念开始，逐步深入到更高级的主题。书中对于 PyTorch 中一些容易混淆的细节，例如 `autograd` 的工作原理，或者不同损失函数的选择依据，都进行了非常细致的解释，并且常常会通过对比的方式，让我能够更清晰地辨别它们的差异和适用场景。我尤其欣赏作者在讲述过程中所展现出的“授人以渔”的态度，他不仅仅给出了解决方案，更重要的是，他解释了“为什么”要这样做，以及在实际应用中可能会遇到的各种“坑”和应对策略。这种讲解方式，让我觉得学习过程充满了启发性，也让我对 PyTorch 和计算机视觉有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》的包装设计给我留下了深刻的印象，首先是封面的配色，那种深邃的蓝色与亮眼的橙色搭配，既有科技的严谨感，又不失创新的活力，让人一眼望去就感觉这本书与众不同。拿在手里，纸张的质感也很好，不是那种廉价的、容易泛黄的纸，而是略带哑光的，触感细腻，翻页时的沙沙声也让人觉得是一种享受，这对于长时间阅读来说是一个很重要的体验。我特别喜欢的是书脊处的烫金字体，在灯光下闪耀着低调的光芒，彰显出一种专业与品质。此外，书的装帧也非常牢固，即使经常翻阅，也不会出现散架的情况，这一点对于一本需要反复查阅的技术类书籍来说至关重要。整本书散发着一种精心打磨的气息，让人期待 dalamnya 的内容能够像它的外观一样，同样令人惊艳。我甚至觉得，单凭这封面设计，就能吸引不少对计算机视觉领域感兴趣的初学者，他们或许会被这充满现代感和科技感的设计所吸引，进而愿意去探索其中蕴含的知识。这种从外在到内在的整体品质感，是很多书籍所欠缺的，而《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》显然在这方面做足了功课。

评分☆☆☆☆☆

《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》在内容组织上也颇具匠心，它巧妙地平衡了理论深度与实践广度。我惊叹于书中对不同计算机视觉任务的覆盖之广，从基础的图像分类、物体检测，到更具挑战性的语义分割、图像生成，几乎涵盖了当前主流的视觉应用领域。每一部分内容都围绕着 PyTorch 的核心能力展开，详细介绍了实现这些任务所需要的关键技术和算法。让我印象深刻的是，书中并没有止步于介绍“是什么”，而是深入剖析了“为什么”，比如在讲解物体检测算法时，作者会详细对比不同算法在精度、速度和模型大小方面的权衡，帮助读者理解不同选择背后的权衡。此外，书中还涉及了一些前沿的研究方向和最新的模型，这使得这本书不仅具有很强的实用性，也具备了一定的前瞻性，让我能够及时了解到行业的发展动态，为我日后的学习和研究提供了宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

拿到《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》后，我迫不及待地翻开，首先映入眼帘的是其清晰的排版和适中的字号。在阅读技术书籍时，良好的排版是保证阅读流畅性的关键，这本书在这方面做得非常到位。代码块的缩进、关键词的加粗、重要概念的突出显示，都让我能快速抓住重点。而且，每一章节的过渡都很自然，从一个概念的引入到下一个知识点的讲解，逻辑清晰，没有生硬的跳跃感。我尤其欣赏的是书中图文并茂的处理方式，那些精美的插图和流程图，并非简单的装饰，而是真正起到了辅助理解的作用，将抽象的概念具象化，让我在面对复杂的算法和模型时，能够有一个直观的认识。例如，在解释卷积神经网络的层级结构时，书中用一幅生动形象的图示，清晰地展示了特征提取的过程，这比单纯的文字描述要有效得多。这种精心的排版和设计，充分体现了作者和编辑团队的专业素养，也极大地提升了我的阅读体验，让我能够更专注于学习和吸收书中的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在讲解 PyTorch 框架时，并没有停留在理论的层面，而是通过一系列精心设计的实战案例，将理论知识与实践紧密结合。我之前接触过一些 PyTorch 的入门教程，但总感觉缺少一些“灵魂”，学到的知识点零散，难以融会贯通。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》则不同，它从一个实际的计算机视觉问题出发，一步步引导读者搭建模型、训练、评估，整个过程充满了解决问题的乐趣。我特别喜欢书中对不同模型的分析，比如经典的 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等，作者不仅介绍了它们的架构，更深入地讲解了它们的设计思想和优缺点，并提供了相应的 PyTorch 实现代码。这些代码不仅可以直接运行，而且注释详细，易于理解。通过这些实战项目，我不仅学会了如何使用 PyTorch 的各种 API，更重要的是，我学会了如何将所学的深度学习理论应用到实际的计算机视觉任务中，这对我来说是一次质的飞跃。