深度學習之PyTorch實戰計算機視覺 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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唐進民 著

圖書標籤:

• 深度學習
• PyTorch
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模型訓練
• 捲積神經網絡
• 目標檢測
• 圖像分類
• 遷移學習
• 實戰

店鋪： 哈爾濱市學府書店圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121341441

商品編碼：29355303132

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2018-05-01

頁數：284

字數：1

內容介紹
計算機視覺、自然語言處理和語音識彆是目前深度學習領域很熱門的三大應用方嚮，本書旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學到人工智能的基礎概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如捲積神經網絡、循環神經網絡、自動編碼器，等等。在掌握深度學習理論和編程技能之後，讀者還會學到如何基於PyTorch深度學習框架實戰計算機視覺。本書中的大量實例可讓讀者在循序漸進地學習的同時，不斷地獲得成就感。本書麵嚮對深度學習技術感興趣、但是相關基礎知識較為薄弱或者零基礎的讀者。

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目錄
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《光影敘事：數字藝術中的視覺密碼》 一、引言：當算法遇見靈感，圖像開始“講述” 在信息爆炸的時代，視覺語言以其直觀、生動、跨越文化隔閡的特性，成為信息傳遞和情感錶達的核心載體。從古老的壁畫到現代的數字屏幕，人類對“看”與“被看”的探索從未停止。而當計算的邏輯與藝術的想象力交織，一種全新的視覺敘事方式便應運而生——數字藝術中的視覺密碼。這本《光影敘事：數字藝術中的視覺密碼》並非簡單羅列工具或技術，它旨在深入剖析那些驅動數字圖像生成、理解與交互的底層邏輯，揭示算法如何轉化為藝術的“語言”，以及藝術傢如何運用這些“語言”構建獨一無二的光影世界。 本書將帶領讀者超越錶麵的像素點，去理解圖像的“靈魂”所在。我們將探討如何通過數學模型和計算方法，賦予靜止的畫麵以動態的生命；如何讓機器“理解”人類的情感，並通過視覺元素進行迴應；以及如何利用先進的算法，創造齣超越現實想象的視覺奇觀。這不是一本關於編程語言的入門手冊，也不是一本純粹的藝術史鑒賞集，它是一次關於“看”的本質、圖像的生成原理以及數字時代藝術創新的深度探索。 二、視覺的基石：從感知到編碼 人類的視覺感知是一個復雜而精妙的過程。我們如何識彆形狀、色彩、紋理，如何感知深度和運動，這些生理學和心理學的奧秘，正是數字藝術得以模仿和創新的起點。 色彩的科學與藝術： 色彩是視覺藝術中最直接、最富錶現力的元素。本書將追溯色彩在物理層麵（電磁波的波長）、生理層麵（視網膜的光感受器）和心理層麵（色彩的情感聯想）的關聯。我們將深入理解RGB、CMYK等色彩模型在數字成像中的應用，以及色調、飽和度、明度等關鍵屬性如何被算法控製與調整，從而營造齣截然不同的視覺氛圍。從冷峻的科技藍到溫暖的夕陽紅，色彩的每一次選擇都承載著藝術傢意圖的“密碼”。 幾何的邊界與創造： 圖像的結構離不開幾何。從簡單的點、綫、麵構成基本形體，到復雜的麯麵和空間關係，幾何學為數字藝術提供瞭骨架。本書將探討如何使用數學方程來描述和生成麯綫、麯麵，如何進行三維空間的建模與渲染，以及如何通過幾何變換（如縮放、鏇轉、平移、剪切）來塑造物體的形態和構圖。我們將看到，幾何的嚴謹並非藝術的束縛，而是藝術傢揮灑創意的無限畫布。 紋理與細節的魔力： 現實世界中，物體的錶麵肌理是其真實感和質感的重要來源。在數字藝術中，紋理的生成和應用直接影響著圖像的細膩程度和錶現力。本書將介紹多種模擬自然紋理（如木紋、石材、布料）和生成人工紋理（如噪點、故障藝術）的方法。我們將瞭解如何利用程序化生成技術，創造齣無窮無盡的細節，使得數字圖像擁有觸手可及的真實感。 三、算法的妙筆：賦予圖像生命與智能 當基礎的視覺元素被轉化為可計算的數據，算法便成為塑造數字藝術的強大工具。這些算法不僅能復製現實，更能突破現實的界限。 光影的動態模擬： 光影是視覺藝術的靈魂。從古典油畫的明暗對比，到現代攝影的曝光控製，光影的運用始終是營造空間感、質感和情感的關鍵。在數字世界，物理光學的定律被轉化為光綫追蹤、光柵化等渲染技術。本書將解析這些技術的核心原理，理解不同光源（點光源、方嚮光、區域光）的效果，以及材質屬性（反射、摺射、散射）如何與光綫相互作用，最終在屏幕上“畫齣”逼真的光影效果。我們將探討如何通過控製光影的強度、方嚮和顔色，來引導觀者的視綫，烘托場景氛圍。 運動的視覺語言： 靜態圖像的魅力有限，而動態影像則能傳遞更多信息和情感。本書將深入探討描繪運動的各種方法，從幀動畫的序列生成，到復雜的物理模擬（如流體、粒子係統）的實現。我們將理解插值運算在平滑動作中的作用，以及如何通過運動模糊、速度綫等視覺元素來增強動態的感知。運動不僅僅是元素的位移，更是敘事和節奏的載體，算法讓這些“運動的密碼”得以編織。 智能的視覺生成與理解： 人工智能的興起，為數字藝術注入瞭前所未有的智能。生成對抗網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）等深度學習模型，能夠自主學習圖像的分布規律，創造齣全新的、逼真的圖像。本書將揭示這些模型的運作機製，理解它們如何從海量數據中提取特徵，並進行創作。我們還將探討計算機視覺在圖像識彆、物體檢測、圖像分割等方麵的應用，以及這些能力如何被整閤到藝術創作流程中，實現智能化的圖像編輯和交互。這使得圖像不再是被動呈現，而是能夠“理解”和“迴應”的。 四、創作的邊界：超越現實的想象空間 數字技術為藝術傢的想象力提供瞭無限的可能性，模糊瞭現實與虛幻的界限。 程序化生成藝術： 告彆傳統的“筆觸”，藝術傢可以通過編寫程序來定義生成規則，讓算法代替“創作”。本書將介紹程序化生成在紋理、模型、場景乃至整個藝術作品中的應用。我們將探討如何利用算法設計美學，如何通過隨機性和參數化來創造齣充滿驚喜的作品。這是一種“代碼即畫筆”的創作模式，將數學的邏輯美轉化為視覺的詩篇。 虛擬現實與增強現實的沉浸式體驗： 視覺藝術不再局限於二維平麵。VR/AR技術將觀眾從旁觀者轉變為參與者，將數字內容融入真實世界或構建全新的虛擬空間。本書將探討如何在這些環境中構建具有沉浸感的視覺體驗，如何設計交互式的視覺元素，以及如何利用空間計算來創造前所未有的藝術形式。在這裏，觀眾的每一次移動、每一次互動，都可能觸發新的視覺敘事。 數據可視化與藝術的融閤： 海量數據如何轉化為直觀、富有洞察力的視覺信息，並最終升華為藝術？本書將探討數據可視化作為一種新興的藝術語言。我們將理解如何將復雜的統計數據、科學模型、社會現象等，通過精妙的視覺設計進行呈現，賦予數據以生命和情感。這是一種用“數據之眼”看世界，並用“藝術之筆”描繪的獨特方式。 五、結語：未來之像，由你定義 《光影敘事：數字藝術中的視覺密碼》旨在激發讀者對數字視覺世界的深度思考。它不僅揭示瞭當前數字藝術創作背後的技術邏輯和美學原理，更指引著未來的探索方嚮。在這個時代，每一個像素都可能蘊含著創意的火花，每一次算法的迭代都可能開啓新的藝術篇章。希望通過本書的引導，讀者能夠以更廣闊的視野、更深刻的理解，去探索、去創作，去解構那些“看不見的”視覺密碼，最終用光與影，譜寫屬於自己的數字藝術傳奇。

評分☆☆☆☆☆

《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》這本書在內容編排上，給我一種“係統性”和“前瞻性”兼備的體驗。它不像一些技術書籍那樣碎片化，而是將計算機視覺的各個子領域有機地串聯起來。從基礎的圖像處理原理，到各種神經網絡架構的設計思想，再到具體的應用場景，每一部分都銜接得非常自然。我特彆欣賞書中對一些前沿技術，如生成對抗網絡（GAN）在圖像生成方麵的應用，以及Transformer在視覺領域的發展趨勢的介紹。雖然這些內容可能對初學者來說稍顯挑戰，但作者的處理方式非常巧妙，既保留瞭技術的深度，又通過清晰的講解和案例，讓讀者能夠領略到這些技術的魅力。這本書不僅僅是教你如何實現，更是引導你去思考“為什麼”和“如何做得更好”，這種思考方式對於在快速發展的AI領域保持競爭力至關重要。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》這本書，我最大的感受是它提供的“解決問題的思路”而非僅僅是“代碼的堆砌”。作者在講解每一個技術點時，都深入分析瞭其背後的動機和麵臨的挑戰。比如，在講解目標檢測算法時，書中詳細闡述瞭不同算法在處理小目標、遮擋、密集物體等問題上的側重點和改進方嚮。這種深入的分析讓我能夠理解，當我在實際項目中遇到類似問題時，應該從哪些角度去思考和尋找解決方案。書中對於模型評估指標的講解也相當全麵，包括準確率、召迴率、mAP等，並且解釋瞭它們在不同場景下的適用性。這對於我客觀地衡量模型性能，並進行有針對性的調優非常有幫助。總而言之，這本書不是一本讓你看完代碼就能直接上綫項目的“速成手冊”，而是一本能夠真正培養你的技術思維和解決實際問題的能力的“寶典”。

評分☆☆☆☆☆

對於想要踏入計算機視覺領域的初學者，《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》無疑是一本非常友好的入門指南。它以一種循序漸進的方式，將復雜的深度學習概念和計算機視覺技術變得易於理解。書中從深度學習的基本原理講起，然後逐步過渡到PyTorch框架的使用，再到具體到計算機視覺的各個應用方嚮。作者在解釋概念時，采用瞭大量的圖示和直觀的類比，讓抽象的理論變得生動形象。例如，在講解捲積操作時，書中通過生動的插畫演示瞭捲積核是如何在圖像上滑動並提取特徵的，這對我理解CNN的本質非常有幫助。即使你之前沒有接觸過PyTorch，書中的教程也能讓你快速上手，掌握基本的張量操作、模型構建和訓練流程。我覺得最棒的是，這本書並沒有止步於基礎，而是鼓勵讀者去探索更深層次的問題，比如如何處理不平衡數據集、如何進行模型遷移學習等，為進一步的學習打下瞭良好的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰部分是我最看重的一點。市麵上很多深度學習的書籍，要麼理論過於晦澀，要麼代碼示例過於簡單，難以落地。但《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》在這方麵做得非常齣色。它提供瞭大量基於PyTorch的實際代碼案例，覆蓋瞭圖像分類、目標檢測、圖像分割等多個核心計算機視覺任務。我尤其喜歡書中關於目標檢測的章節，從Faster R-CNN到YOLO，每一個模型的實現都講解得非常細緻，代碼可讀性很高，並且作者還提供瞭相應的訓練腳本和評估方法。通過跟著書中的代碼一步步實踐，我不僅學會瞭如何利用PyTorch構建這些復雜的模型，更重要的是，我學會瞭如何調試模型、分析訓練過程中的問題，以及如何評估模型的性能。這種“邊學邊練”的方式，極大地提升瞭我的學習效率和動手能力。書中對於不同模型在不同任務上的優劣勢分析也十分到位，幫助我能夠根據實際需求選擇最閤適的模型。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》這本書，不得不說，它在計算機視覺領域的研究深度上確實給我留下瞭深刻的印象。書中的內容詳實，不僅僅停留在概念的介紹，而是深入到瞭每一個算法背後的數學原理和實現細節。作者對於捲積神經網絡（CNN）的講解尤其到位，從最基礎的AlexNet到更加復雜的ResNet、Inception等，每一個模型的演進邏輯都梳理得非常清晰。我特彆欣賞書中對於模型優化的討論，比如如何通過調整網絡結構、使用正則化技術、優化損失函數等來提升模型的性能和泛化能力。書中還涉及到瞭數據增強的多種方法，這對於構建魯棒性強的模型至關重要。對於我這種對計算機視覺充滿好奇，又想深入瞭解其底層邏輯的學習者來說，這本書提供瞭一個堅實的基礎。它引導我不僅僅是調用庫函數，而是去理解每一個參數的意義，每一次計算的目的。這種深入的研究方法，讓我對如何從零開始設計和訓練一個高性能的計算機視覺模型有瞭更全麵的認識，也為我未來在科研或工程中解決實際問題打下瞭堅實的基礎。