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出版者:航空工业出版社

作者:梁玉萍

出品人:

页数:486

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:12.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801832702

丛书系列:

图书标签:

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计算机视觉与深度学习：从基础理论到前沿应用 本书导读：深入解析计算机视觉的底层逻辑与前沿技术 在信息爆炸的时代，机器“看懂”世界的能力已成为衡量人工智能发展水平的关键指标。本书《计算机视觉与深度学习：从基础理论到前沿应用》旨在为读者构建一个全面、深入且实用的知识体系，系统阐述计算机视觉（Computer Vision, CV）领域的核心理论、主流算法以及基于深度学习的最新突破。本书面向具备一定编程基础和高等数学知识的工程师、研究人员及高年级学生，力求在理论深度与工程实践之间架起一座坚实的桥梁。 第一部分：视觉基础与传统方法的回顾 本书首先从人类视觉系统的基本原理切入，为理解机器视觉奠定认知基础。我们详尽探讨了光影、色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的转换与应用，以及图像采集过程中面临的噪声模型和失真问题。 1. 图像处理的基石： 我们将详细介绍经典的空间域和频率域滤波技术。空间域方面，涵盖了线性滤波（如高斯模糊、均值滤波）在降噪和平滑中的作用，以及非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）在保护边缘信息方面的优势。频率域分析则聚焦于傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）在图像压缩和特征提取中的基础应用。 2. 边缘、角点与纹理的检测： 边缘是图像信息变化最剧烈的区域，是构建物体轮廓的关键。本书深入剖析了梯度算子（如Sobel, Prewitt, Roberts）的局限性，并重点讲解了 Canny 边缘检测算法 的多阶段优化流程，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理。角点检测方面，我们不仅回顾了Harris角点检测的原理，还详细阐述了 SIFT (尺度不变特征变换) 和 SURF (加速稳健特征) 算法的完整流程，解析了它们如何通过构建尺度空间和描述符实现对视角和尺度的鲁棒性。 3. 几何变换与立体视觉的初步： 为了让机器理解空间关系，几何变换是不可或缺的一环。本书讲解了仿射变换、透视变换（单应性矩阵H）的数学原理，并介绍了如何利用这些变换进行图像校正和配准。在立体视觉的入门章节，我们引入了相机标定（内参与外参）的概念，并探讨了双目立体视觉 的基本原理，如极线几何约束和视差图的计算，为后续三维重建打下基础。 第二部分：深度学习驱动的视觉革命 本部分是本书的核心，系统地介绍了卷积神经网络（CNN）如何彻底改变了计算机视觉领域，并提供了大量前沿模型的剖析。 4. 卷积神经网络（CNN）的数学与结构： 我们将从基础的感知机和多层感知机（MLP）出发，逐步引出 卷积层 的核心思想——权值共享和局部连接。详细解析了卷积核的设计、步幅（Stride）、填充（Padding）对输出特征图的影响。池化层（Pooling）在实现平移不变性中的作用将被清晰阐述。 5. 经典与现代网络架构的演进： 本书对标志性的网络结构进行了深入的源码级剖析： LeNet-5 与 AlexNet： 作为深度学习在视觉领域爆发的起点，解析其创新之处（如ReLU激活函数、Dropout）。 VGGNet： 强调小尺寸卷积核堆叠的有效性，探讨网络深度对性能的提升。 GoogLeNet (Inception)： 详细解析 Inception 模块 的多尺度特征捕获机制，及其在计算效率上的优化。 ResNet (残差网络)： 核心讲解 残差连接 (Residual Connection) 如何解决深度网络中的梯度消失问题，这是理解当前几乎所有深度网络的基础。 DenseNet 与 MobileNet： 介绍更高效的网络设计范式，包括特征的密集连接和针对移动端部署的深度可分离卷积技术。 6. 优化与训练策略： 一个成功的深度学习模型离不开精妙的训练技巧。我们将探讨反向传播算法的数学推导，并对比 SGD, Momentum, RMSProp, Adam 等主流优化器的工作原理与适用场景。此外，正则化技术（如Dropout, Batch Normalization, Layer Normalization）在稳定训练和提高泛化能力方面的关键作用将被详尽解析。 第三部分：核心应用：识别、检测与分割 基于前两部分的理论基础，本书深入探讨了计算机视觉三大核心任务的实现细节。 7. 图像分类的进阶： 除了标准的CNN分类流程，我们还将介绍迁移学习（Transfer Learning）的实践方法，包括特征提取和微调（Fine-tuning）的策略，以及如何利用诸如 Inception-v3, ResNeXt 等预训练模型解决小数据集问题。 8. 物体检测的飞跃： 物体检测要求模型不仅要“识别”物体，还要“定位”物体。本书将对比两大主流范式： 两阶段检测器： 深度剖析 R-CNN 家族（Fast R-CNN, Faster R-CNN）中区域建议网络（RPN）的工作机制。 一阶段检测器： 详细讲解 YOLO (You Only Look Once) 系列（v1到v8）和 SSD (Single Shot MultiBox Detector)，重点分析其速度与精度的权衡，以及如何处理多尺度目标的检测问题。 9. 语义分割与实例分割： 分割任务要求像素级的理解。我们将聚焦于 全卷积网络 (FCN) 的结构，并深入研究 U-Net 及其在医学图像分析中的应用，解析其跳跃连接（Skip Connection）如何融合深层语义信息与浅层空间细节。对于实例分割，本书将介绍 Mask R-CNN 如何在物体检测的基础上，并行地生成高质量的实例掩膜。 第四部分：前沿探索与未来展望 最后，本书将视角投向当前的研究热点，为读者指明进阶方向。 10. 目标跟踪与行为识别： 我们将介绍基于深度学习的目标跟踪算法，包括 Siamese 网络的结构 在孪生网络跟踪中的应用，以及如何将序列信息融入到跟踪框架中。行为识别部分，我们将探讨如何利用 3D 卷积网络 (C3D) 或 Two-Stream Networks 来捕获视频中的时空信息。 11. 生成模型与自监督学习： 本书将对 生成对抗网络 (GAN) 的原理进行细致分解，特别是其在图像修复、超分辨率中的应用。同时，我们也会介绍自监督学习（Self-Supervised Learning）的最新进展，展示模型如何在没有大量人工标注数据的情况下，通过学习数据的内在结构来预训练出强大的视觉表示能力，为解决数据稀缺问题提供新的思路。 结语：实践为王 本书的每一章都配有清晰的算法伪代码和关键实验结果的可视化分析。所有核心算法均基于 PyTorch/TensorFlow 框架进行实现和验证，读者可以通过配套的GitHub资源库获取完整代码示例，将理论知识迅速转化为解决实际问题的能力。掌握本书内容，意味着读者将能独立设计、训练和部署复杂的计算机视觉系统，迈入新一代智能视觉技术的核心领域。

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这本书的编排逻辑给我一种非常“老派”的踏实感，它没有过多追求花哨的图表或者复杂的交互式设计，而是回归了纸质工具书最本质的价值：信息密度和检索速度。我发现它在处理那些具有极强依赖性的技术词汇链条时，做得非常出色。例如，涉及到某个特定算法的步骤时，它不会把相关术语分散在不同的章节，而是会把相互关联的概念紧密地组织在一起，通过清晰的层级和引用标记，让你在阅读一个术语时，能够迅速定位到与之相关的整个技术框架。这对于理解复杂系统的工作流程至关重要。我有一个习惯，就是会用不同颜色的笔标记不同类别的术语，比如硬件、软件、网络等等，这本书的排版非常适合这种“标记式阅读”，页边距的宽度和纸张的质地都非常适合做批注。此外，这本书的“例句”部分，虽然篇幅不长，但都挑选得非常精妙，它们不是生硬地将词汇嵌进去，而是展现了该词汇在真实技术语境中的自然用法，这比单纯的词义解释有效得多。它提供的不仅仅是“是什么”，更是“怎么用”的直观感受。

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作为一名长期从事翻译工作，并且偶尔需要兼顾一些底层硬件文档审校的人员，我发现市面上大部分的“快译”类书籍，在处理涉及具体硬件寄存器、汇编指令集或是底层I/O操作时的表述时，总是显得力不从心，要么是生硬地音译，要么就是给出了一个完全不符合行业惯例的中文名称。这本书在这方面表现出了令人惊喜的专业水准。我特意挑了几个我最熟悉的、且翻译难度极高的领域进行测试，比如时序逻辑电路中的特定状态描述词汇，以及嵌入式系统中对“中断优先级反转”的精确翻译。这本书的表述既专业又规范，完全符合IEEE标准或主流芯片厂商的官方文档用语习惯。更令人称道的是，它不仅仅是给出了标准翻译，还对某些历史遗留的、但仍在特定领域被广泛使用的“非标准”术语也做了收录和备注，这极大地帮助我们理解一些老旧系统的技术文档。这种对技术历史和现状的兼顾，使得这本书的适用范围大大拓宽了。它的内容深度足以应对专业人士的日常查阅，但表述的清晰度又不会让初学者感到望而却步。可以说，它在“专业性”和“可读性”之间找到了一个绝佳的平衡点。

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这本书简直是技术文档的救星，我最近在处理一些开源项目的英文资料时，发现很多术语和概念都是第一次接触，以前都是靠着搜索引擎零散地查找，效率低下不说，还经常因为翻译不准确而理解偏差。这本书的出现彻底改变了我的工作流程。它的内容组织非常清晰，不像其他工具书那样堆砌大量晦涩的理论，而是直接聚焦于实际应用场景。比如，对于网络协议栈的描述，它不会仅仅给出每个层次的名称，而是会用非常接地气的语言解释这些协议在实际数据传输中扮演的角色，甚至会附带一些常见错误排查的关键词组，这对于一线维护人员来说简直是太实用了。我特别欣赏它对不同技术领域的覆盖广度，从基础的硬件组成到稍微深入一点的操作系统内核概念，甚至还涉及到了早期编程语言的一些经典术语，这让我感觉它不仅仅是一本“速查手册”，更像是一本浓缩的技术发展史。书中对于特定词汇的释义，往往会给出不止一个可能的中文对应词，并注明它们在不同上下文中的侧重点，这种严谨性避免了因上下文切换导致的理解错误。这本书的印刷质量和排版设计也值得称赞，字体大小适中，页面留白合理，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。强烈推荐给所有需要与国际技术文档打交道的工程师和学生，它能帮你省下无数在谷歌上反复搜索的时间。

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老实说，我买过不少号称“实用”的技术词典，但大多都是雷声大雨点小，要么是内容陈旧，要么就是翻译过于死板，直接套用谷歌翻译的痕迹太重，完全丧失了技术交流中的细微差别。这本书完全是另一种体验。我最看重的是它对“语境敏感性”的把握。举个例子，在软件工程领域，“commit”这个词在版本控制系统（如Git）中的含义和在数据库事务中的含义是截然不同的。这本书非常巧妙地将这些具有多重含义的技术词汇进行了区分标注，清晰地指明了它们分别对应的是哪一个技术分支。这对于我这种需要跨领域阅读文档的开发者来说，是极其宝贵的。再者，这本书的“手册”定位非常精准，它不是一本厚重的教科书，而是那种可以随时放在手边，快速翻阅并立即找到答案的工具。它的索引系统设计得非常人性化，不仅按字母顺序排列，还增加了“按功能模块”分类的索引，如果我正在研究某个特定模块的文档，可以直接跳转到对应的术语集群，效率极高。我特别喜欢它在一些关键术语后附带的“拓展阅读方向”的建议，虽然没有深入展开，但能为我下一步的学习指明方向，这种引导作用是很多工具书所欠缺的。这本书的价值在于它对“实用性”的极致追求，真正做到了在需要的时候，立刻提供精准的“拐杖”。

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如果用一个词来形容这本书的阅读体验，那一定是“高效”。我最头疼的是那些软件开发生命周期（SDLC）中涉及到的流程管理和敏捷方法论（Agile）的术语，这些词汇更新换代极快，而且不同公司对同一概念的理解也可能存在细微差别。这本书显然投入了大量精力去追踪这些“动态词汇”的最新标准用法。我特意对比了书中对“DevOps”、“Containerization”等新兴概念的解释，发现它既包含了核心的定义，也提炼出了行业内最主流的实践视角，避免了陷入过于片面或过时的描述。它的内容结构非常适合项目经理或产品负责人查阅，因为他们需要快速掌握产品和技术团队之间的沟通桥梁词汇。这本书的另一个亮点是，它似乎对“冷门但重要”的术语也有所收录，那些在教科书里一笔带过，但在实际工作中却经常遇到的“行话”或特定领域的俚语，也被谨慎地纳入并解释了其背后的技术逻辑。这种对行业“潜规则”的捕捉，使得这本书的实用价值远远超出了普通的技术词典范畴，它更像是一个行业内部的“通用语汇库”。

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