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出版者:人民邮电出版社

作者:徐慧等编

出品人:

页数:418

译者:

出版时间:2004-3

价格:58.0

装帧:平装

isbn号码:9787115120793

丛书系列:

图书标签:

• Visual C++
• 数字图像处理
• 图像处理
• 实用案例
• 工程实践
• 图像编程
• C++
• Windows编程
• 图像算法
• 图像应用
• 开发经验

计算机视觉与深度学习前沿探索 书籍名称： 《计算机视觉与深度学习前沿探索：从基础理论到应用实践》 图书简介 本著作旨在为读者构建一个全面、深入且极具前瞻性的计算机视觉与深度学习知识体系。面对当前人工智能领域日新月异的发展速度，本书紧密围绕最新的研究热点和产业应用需求，系统梳理了从经典计算机视觉理论到尖端深度学习模型演进的全过程，并辅以大量实战性的工程案例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：计算机视觉的基石与演进（奠定理论深度） 本部分重点回顾并深化了计算机视觉领域不可或缺的数学基础和传统处理范式。我们首先探讨了图像形成模型、色彩空间理论以及数字图像处理的基础操作，包括滤波（高斯、中值、拉普拉斯等）、形态学处理以及图像分割的经典方法（如阈值法、区域生长、边缘检测的Canny、Sobel算子等）。 随后，我们将深入讲解几何视觉的核心概念。这包括相机标定（内参与外参的精确求解）、图像配准、立体视觉的基础立体匹配算法（如块匹配、BM算法的局限性分析），以及单应性和基本矩阵（Fundamental Matrix）的求解与几何约束。本章强调了经典方法在处理复杂光照、遮挡和视角变化时的内在缺陷，为后续引入深度学习模型提供了必要的理论铺垫。 第二部分：深度学习在视觉领域的革命性突破（核心技术剖析） 本部分是本书的重点，专注于讲解自2012年AlexNet以来主导计算机视觉领域的卷积神经网络（CNN）。我们不满足于停留在表面概念的介绍，而是深入剖析了CNN的内部机制。 2.1 基础网络架构的解构： 我们详细解析了LeNet、AlexNet、VGGNet（强调其结构简洁性与参数冗余问题）、GoogLeNet/Inception（模块化设计的精妙之处，如Inception模块的维度约减与多尺度特征提取）以及ResNet（残差连接如何解决了深层网络训练中的梯度消失问题）。对这些里程碑式的网络结构，我们将提供其关键层的数学推导和实现细节。 2.2 进阶网络设计与优化： 针对高效性与准确率的平衡，本章会详细介绍DenseNet（特征重用机制）、MobileNet系列（深度可分离卷积的应用）以及Transformer在视觉领域的应用，特别是Vision Transformer (ViT) 及其变体（如Swin Transformer）如何通过自注意力机制替代传统卷积操作，实现全局信息捕获。 2.3 激活函数与优化器： 除了ReLU，本书将探讨Leaky ReLU、Swish、GELU等现代激活函数对模型收敛性的影响。同时，对优化算法，如SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp以及目前最常用的AdamW（权值衰减的正确处理方式）进行了对比分析和适用场景的指导。 第三部分：核心视觉任务的深度学习解决方案（应用导向实践） 本部分将理论与前沿应用紧密结合，系统介绍当前主流的视觉任务及其最先进的解决方案。 3.1 目标检测（Object Detection）： 我们将全面覆盖两阶段和一阶段检测器。对R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）的区域提议网络（RPN）机制进行深入剖析。随后，重点讲解单阶段检测器YOLO系列（从YOLOv1到最新的版本，关注其实时性优化和精度提升路径）和SSD（特征金字塔的应用）。此外，Anchor-Free（无锚框）检测器如CenterNet和FCOS的原理也将被详细阐述。 3.2 语义与实例分割（Segmentation）： 分割任务是理解图像内容的精细化过程。本书将讲解FCN（全卷积网络）作为开创性工作，以及U-Net（在医学图像分割中的成功）的编码器-解码器结构。对于实例分割，Mask R-CNN的Mask分支机制是核心内容。更进一步，我们将介绍Panoptic Segmentation（全景分割）的概念和实现框架。 3.3 姿态估计与三维重建： 介绍单人/多人姿态估计（自顶向下与自底向上方法），以及关键点检测的技巧。在三维视觉方面，我们将探讨基于学习的方法进行单目深度估计（Monocular Depth Estimation）的挑战与前沿网络结构，以及神经辐射场（NeRF）的基本原理及其对复杂场景渲染的革命性意义。 第四部分：前沿技术与工程化挑战（面向未来与部署） 本部分关注当前研究的最前沿以及模型部署的实际问题。 4.1 生成模型与对抗网络（GANs & Diffusion Models）： 深入解析GANs（如DCGAN, WGAN, StyleGAN）的生成机理和训练稳定性问题。随后，我们将花费大量篇幅介绍当前效果卓越的扩散模型（Diffusion Models）的工作原理、采样策略（如DDPM, DDIM），以及它们在图像生成、修复和超分辨率中的应用。 4.2 模型压缩与加速： 介绍如何将大型深度学习模型高效部署到边缘设备或资源受限的环境中。详细讲解量化（Quantization，包括训练后量化PTQ和量化感知训练QAT）、剪枝（Pruning，结构化与非结构化）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术。 4.3 可解释性与鲁棒性（XAI）： 在模型日益复杂的背景下，理解模型的决策过程至关重要。本章将介绍Grad-CAM、Integrated Gradients等主流的可解释性工具，并讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御策略，以增强模型的实际应用可靠性。 结语： 本书结构严谨，内容详实，理论深度与工程实践兼备，特别适合计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的本科高年级学生、研究生以及致力于从事计算机视觉、深度学习算法研发的工程师和研究人员阅读。通过系统学习，读者将能够独立设计、训练和优化高性能的视觉AI系统，站在行业技术的最前沿。

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我关注的重点在于非标准的图像数据格式处理和网络传输效率。市面上大多数教材倾向于讲解BMP、JPEG这些标准格式，但我的工作环境经常需要处理一些嵌入式设备输出的自定义二进制图像流。这本书的后半部分，专门用好几章的篇幅讲解了如何解析非结构化的字节流，并将其映射到标准的图像内存结构中，这一点简直是雪中送炭。作者在设计输入输出流解析器时的状态机思路非常巧妙，极大地提高了解析的稳定性和速度。此外，书中还提到了如何使用异步套接字（Asynchronous Sockets）来设计一个轻量级的图像服务器，用于远程监控。虽然涉及到网络编程，但作者依然紧密围绕图像处理的核心，阐述了数据压缩与传输效率之间的权衡艺术。这本书的广度令人惊喜，它成功地将底层系统编程、算法实现以及网络通信这三个看似独立的领域，用图像处理这条主线巧妙地串联了起来。

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阅读这本书的过程，就像是进行了一次高强度的实战演练。我之前学过一些OpenCV，但总感觉无法将那些高级函数库与底层的C++代码逻辑完美结合起来。这本书的重点显然放在了如何从零开始构建核心处理模块，而不是仅仅依赖外部库的封装。例如，书中对傅里叶变换在图像去噪中的应用进行了详尽的拆解，从数学原理到二维FFT的快速实现，再到与用户界面实时反馈的结合，逻辑链条非常完整。我尝试着按照书中的步骤，自己重新实现了一个简化版的“图像修复”模块，每一步的输出结果都与书中的预期高度吻合，这种成就感是看纯理论书籍无法比拟的。它要求读者不仅要会编程，还要对数字信号处理的基础理论有深刻的理解，可以说是对读者综合能力的一种全面提升。对于那些希望从“会用API”进阶到“理解算法并能高效实现”的读者来说，这本书无疑是一剂强心针。

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这本书的排版和图示质量也值得称赞。在处理复杂的算法流程图时，作者没有采用花哨的3D渲染效果，而是选择了非常清晰、逻辑严谨的2D流程图和伪代码，这对于快速捕捉算法精髓至关重要。我特别欣赏作者在关键代码段前加入的“注意事项”和“性能陷阱”提示，这些往往是新手最容易忽略但后果最严重的细节。比如，在处理大矩阵乘法时，对缓存友好的数据布局的重要性，书中用一个生动的例子展示了其对速度的巨大影响。这本书的行文风格非常沉稳，没有过多的煽动性语言，而是用扎实的内容和可靠的示例来建立读者的信心。它成功地构建了一个从基础数据结构到高级应用场景的完整知识体系，让我感觉自己不再是孤立地学习某个算法，而是真正掌握了一套用于解决实际工程问题的工具箱。

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这本关于图像处理的书籍简直是为我量身定做的！我最近在做一个涉及到实时图像分析的项目，遇到了一些棘手的算法实现难题。这本书的案例分析部分，特别是关于边缘检测和形态学操作的深度剖析，让我豁然开朗。作者并没有停留在理论层面，而是非常务实地展示了如何在Visual C++环境中，结合具体的工程需求来优化代码结构和性能。我特别欣赏它对MFC（Microsoft Foundation Classes）的使用说明，毕竟在许多遗留系统或者需要高度定制化用户界面的项目中，MFC依然是不可或缺的骨架。书中对内存管理和多线程处理图像数据的讲解非常细致，这对于处理高分辨率视频流至关重要。我记得有一章专门讲了如何高效地利用SSE指令集加速滤波过程，那段内容简直是性能优化的宝典。如果说有什么可以改进的地方，或许是关于GPU加速的介绍可以再深入一些，但瑕不掩瑜，对于想扎实掌握桌面级C++图像应用开发的工程师来说，这本书的价值是无可替代的。它真正体现了“实用工程案例”的精髓，而不是空泛的数学公式堆砌。

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说实话，我本来对“精选案例”这类书籍抱持着审慎的态度，总担心内容会流于表面或者案例老旧。然而，这本书完全颠覆了我的看法。它的叙事风格非常具有启发性，更像是一位经验丰富的前辈在手把手教你如何避开那些常见的“坑”。我目前正尝试将一些传统DSP（数字信号处理）算法移植到现代的Windows平台上，书里关于如何构建一个健壮的配置管理模块，以及如何确保不同操作系统版本间的兼容性处理，提供了极具参考价值的实践经验。尤其是在处理图像文件的读写和格式转换时，作者展示了一套非常清晰的接口设计模式，这对于我构建可维护的大型项目非常有帮助。我甚至发现，书中的某些错误处理逻辑，比我公司内部的代码规范还要严谨。它不仅仅教你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，这种对底层逻辑的坚持，使得读者在面对未知的错误时，能够迅速定位问题所在，而不是盲目地修改代码。

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