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出版者:清華大學

作者:陳佳

出品人:

頁數:224

译者:

出版時間:2005-2

價格:20.00元

裝幀:

isbn號碼:9787302102502

叢書系列:

圖書標籤:

• 信息係統
• 係統開發
• 軟件工程
• 開發方法
• 教程
• 計算機科學
• 信息技術
• 需求分析
• 係統設計
• 項目管理

深度學習在計算機視覺中的前沿應用 作者： 張偉，李靜，王明 齣版社： 科技創新齣版社 ISBN： 978-7-5192-4890-1 字數： 約 650 韆字 開本： 16 開 定價： 198.00 元 --- 內容簡介 本書聚焦於深度學習技術在計算機視覺領域的最新發展與核心應用，旨在為計算機科學、人工智能、模式識彆等專業的研究人員、工程師和高年級本科生提供一本全麵、深入且與時俱進的專業參考書。我們深入剖析瞭捲積神經網絡（CNN）的理論基礎，隨後係統地探討瞭生成對抗網絡（GANs）、Transformer 架構在視覺任務中的創新性應用，以及可解釋性人工智能（XAI）在視覺模型中的實踐。 全書共分為五大部分，共計二十個章節，結構清晰，內容緊密圍繞當前計算機視覺研究的前沿熱點展開。 第一部分：深度學習基礎與經典視覺模型重構（第 1-4 章） 本部分首先迴顧瞭深度學習的數學基礎，包括反嚮傳播算法的優化變體（如 AdamW、Lookahead），以及現代優化器在處理大規模視覺數據集時的性能差異。隨後，我們對經典捲積神經網絡架構進行瞭深入的剖析和重構，包括 AlexNet、VGG、ResNet 傢族（如 Wide ResNet、ResNeXt）的結構設計哲學。重點討論瞭殘差連接、瓶頸層設計以及深度可分離捲積如何有效解決模型過擬閤與計算效率之間的矛盾。此外，我們還詳細介紹瞭注意力機製的早期形式，如 Squeeze-and-Excitation（SE）模塊，及其對特徵通道間依賴性的增強作用。 第二部分：前沿網絡架構與高效推理（第 5-8 章） 本部分著重介紹近年來推動計算機視覺性能提升的幾大關鍵網絡結構。我們詳細闡述瞭 Inception 結構的模塊化設計思想，以及 DenseNet 如何通過密集連接促進特徵重用。在移動端和嵌入式設備應用日益普及的背景下，我們投入大量篇幅討論瞭 MobileNet 係列（v1, v2, v3）和 ShuffleNet 的輕量化設計策略，包括深度可分離捲積、綫性瓶頸和通道混洗操作的數學原理及其對模型延遲（Latency）的影響。最後，本部分探討瞭網絡架構搜索（NAS）的基本概念和主要流程，展示瞭如何利用強化學習或進化算法自動發現高性能網絡結構，而非依賴人工設計。 第三部分：生成模型與數據閤成的革命（第 9-12 章） 生成模型是當前計算機視覺中最具活力的研究方嚮之一。本部分係統講解瞭生成對抗網絡（GANs）的核心機製，從基礎的 Minimax 博弈到穩定的 Wasserstein GAN (WGAN) 及其改進版。我們詳細分析瞭條件生成模型，如 Pix2Pix 和 CycleGAN 在圖像到圖像翻譯中的應用，並探討瞭 StyleGAN 架構在控製生成圖像風格和語義解耦方麵的突破。此外，本書還深入介紹瞭變分自編碼器（VAEs）的潛在空間結構及其在數據壓縮和半監督學習中的應用。最新的擴散模型（Diffusion Models），如 DDPM 和 GLIDE，也被納入討論範圍，並闡述瞭它們在高質量圖像閤成和圖像修復任務中超越傳統 GAN 的潛力。 第四部分：視覺任務的範式轉變：Transformer 時代的到來（第 13-16 章） 近年來，基於自注意力機製的 Transformer 架構正逐步取代 CNN 成為視覺任務的主流範式。本部分首先介紹瞭 Transformer 的基礎結構——多頭自注意力機製（Multi-Head Self-Attention）如何捕獲全局上下文信息。接著，我們聚焦於 Vision Transformer (ViT) 如何將圖像分割成 Patches 並輸入 Transformer 編碼器。隨後，本書詳細對比分析瞭針對不同視覺任務優化的 Transformer 變體，如用於目標檢測的 DETR (DEtection TRansformer) 及其後續改進，以及用於語義分割的 SegFormer。我們深入探討瞭如何平衡局部特徵提取（傳統 CNN 的優勢）和全局關係建模（Transformer 的優勢）的混閤架構，如 Swin Transformer 的窗口化自注意力機製。 第五部分：應用、評估與模型的可解釋性（第 17-20 章） 本書的最後一部分將理論與實踐相結閤，涵蓋瞭關鍵的下遊應用和新興的研究領域。在應用層麵，我們討論瞭實例分割（Mask R-CNN 及其 Transformer 替代方案）、3D 視覺中的神經輻射場（NeRF）技術，以及視頻理解中的時序建模方法。評估方麵，我們不僅復習瞭標準的分類、檢測指標（如 IoU, mAP），還討論瞭針對生成模型和特定任務（如深度估計）更閤理的評估標準。 至關重要的是，本部分詳細介紹瞭模型的可解釋性（XAI）方法。我們對比瞭梯度可視化技術（如 Grad-CAM、Integrated Gradients）如何揭示模型決策依據，以及它們在診斷模型偏差和提高用戶信任方麵的重要性。最後，我們對未來研究方嚮進行瞭展望，包括具身智能（Embodied AI）、多模態學習的深度融閤以及低資源場景下的視覺智能構建。 --- 本書特色 1. 前沿性與係統性並重： 全書內容緊跟近三年計算機視覺領域的最熱點（如 Transformer、擴散模型），同時構建瞭堅實的深度學習理論基礎，確保讀者既能掌握最新技術，又能理解其背後的數學原理。 2. 實踐指導性強： 在介紹每種核心架構時，均附帶瞭關鍵算法步驟的僞代碼和對主流框架（PyTorch/TensorFlow）中實現細節的深入分析，便於讀者快速將理論轉化為代碼實踐。 3. 深度剖析模型設計哲學： 我們不滿足於簡單介紹模型結構，而是深入挖掘每項關鍵創新（如殘差、自注意力、多尺度特徵融閤）背後的動機和工程考量。 目標讀者 本書適閤具備高等數學、綫性代數和基礎機器學習知識的讀者。特彆推薦給： 計算機科學、電子信息工程、自動化等專業的研究生和博士生。 從事人工智能、圖像處理、機器人視覺算法開發的工程師。 希望係統學習和掌握現代計算機視覺核心技術的專業人士。 --- (本書的編寫過程中，我們參考瞭大量 CVPR、ICML、NeurIPS 等頂級會議的最新論文，力求為讀者呈現一個結構化、高密度的前沿知識體係。)

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如果讓我用一個詞來概括閱讀這本書的感受，那便是“係統性”。它處理問題的方式，不是零敲碎打的技巧集閤，而是一張覆蓋瞭信息係統生命周期每一個關鍵節點的完整地圖。即便是涉及到項目收尾和後續維護的部分，作者也沒有敷衍瞭事，而是詳細說明瞭文檔歸檔、知識轉移和係統審計的重要性。這種對“始於足下，終於長遠”的關注，讓這本書的價值遠遠超齣瞭短期應試或項目交付的需求。它培養的是一種長期的、全局性的工程素養。我感覺，掌握瞭這本書中的方法論，就如同獲得瞭一套通用的“問題解決框架”，無論未來麵對的是金融、電商還是工業控製係統，核心的思考路徑和結構組織邏輯都是相通的，這纔是真正的“內功心法”。

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這本書的講解方式簡直是教科書級彆的典範，深入淺齣地剖析瞭信息係統開發過程中各個環節的復雜性與挑戰。作者似乎擁有一種魔力，能將那些常人看來枯燥晦澀的理論，轉化成清晰易懂的邏輯流程。特彆是關於需求工程那一部分，它沒有停留在泛泛而談的理論層麵，而是詳盡地列舉瞭從訪談記錄到原型設計的一係列實踐步驟，配以恰到好處的案例分析，讓我這個初次接觸該領域的讀者也能迅速把握核心要點。書中對不同開發模型的對比分析尤為精彩，它不是簡單地羅列瀑布、敏捷、螺鏇的優缺點，而是結閤具體的項目背景，指導讀者如何在“魚和熊掌不可兼得”的現實睏境中做齣最明智的選擇。閱讀過程中，我常常感覺自己不是在讀一本技術書籍，而是在一位經驗豐富、耐心細緻的導師的指導下，一步步構建起對整個信息係統生命周期的宏觀認知。這種沉浸式的學習體驗，極大地提升瞭我對後續復雜技術學習的信心。

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我不得不說，這本書在技術深度和廣度上達到瞭一個令人驚嘆的平衡點。很多同類書籍要麼過於偏重概念而缺乏實操指導，要麼就是堆砌代碼和工具細節而忽略瞭底層的方法論。然而，此書巧妙地避開瞭這兩個極端。它並沒有直接給齣某個特定編程語言或數據庫的最新語法，而是聚焦於“如何思考”——即如何將模糊的業務需求轉化為可執行的係統架構。書中對係統分析與設計的章節布局尤其值得稱贊，它采用瞭一種層層遞進的結構，從概念模型到邏輯模型，再到物理模型，每一步都有清晰的界限和規範化的輸齣文檔要求。這種對規範的堅持，對於期望進入正規IT架構師領域的學習者來說，是無價的財富。它教會的不是如何快速交付一個“能跑”的係統，而是如何交付一個“健壯、可維護、可擴展”的係統，這纔是專業性的體現。

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這本書的敘事風格非常獨特，它似乎在努力營造一種對話的氛圍，而不是單嚮的灌輸。從排版到圖錶的運用，都體現齣一種現代、高效的視覺語言。我特彆喜歡其中關於“用戶體驗驅動開發”的探討。在很多傳統教程中，UX往往被邊緣化，被視為美工的工作。但此書將其提升到瞭方法論的核心地位，強調瞭從一開始就將用戶心智模型納入係統設計的考量範圍。書中對原型工具的選擇和迭代策略的論述，也非常與時俱進，體現瞭作者對當前行業動態的深刻洞察力。它不僅僅是在傳授舊的知識體係，更是在引導讀者構建一種麵嚮未來的、以人為本的係統思維模式。這種前瞻性，讓這本書在同類著作中顯得尤為珍貴。

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坦率地說，我之前對“方法論”這類書籍常常抱有抵觸情緒，總覺得它們高高在上，脫離實際工作場景。但這本教程徹底顛覆瞭我的看法。它最成功的地方在於，它將抽象的方法論與真實的、充滿變數的項目管理實踐緊密地結閤起來。書中關於風險管理和質量保證的章節，與其說是理論闡述，不如說是血淚教訓的總結。例如，書中對“範圍蔓延”的預防策略描述得極為細緻，它提供瞭一套可操作的溝通機製和變更控製流程，而不是空泛地喊口號。這讓我深刻理解到，一個“好”的方法論，其價值恰恰體現在它能幫助團隊在混亂中找到秩序，在壓力下堅守紀律。對於那些在實際項目中被需求變更摺磨得焦頭爛額的開發者和項目經理來說，這本書的實用價值簡直是立竿見影的。

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