智能光电系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:王永仲

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-3

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787030070814

丛书系列:

图书标签:

• 文学
• 光电系统
• 智能光学
• 光电子学
• 传感器
• 图像处理
• 自动化
• 控制系统
• 精密仪器
• 光学工程
• 信息技术

好的，这是一份关于《智能光电系统》之外的图书介绍： --- 《深度学习在图像识别与生成中的应用》 导言 在信息爆炸的时代，图像作为最直观、信息密度最高的载体之一，其处理、分析和生成已成为人工智能领域的核心挑战。《深度学习在图像识别与生成中的应用》一书，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，剖析如何运用前沿的深度学习技术，突破传统计算机视觉的瓶颈，实现对图像数据的智能理解与创造。本书的重点在于理论基础的夯实与实践操作的结合，特别关注卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）在视觉任务中的创新应用，以及生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）在图像合成领域的最新进展。 第一部分：视觉识别的深度基石 本部分将详细阐述支撑现代图像识别系统的核心技术——卷积神经网络（CNN）。我们将从基础的神经元模型出发，逐步深入到卷积层、池化层、激活函数的设计哲学。重点介绍经典网络架构的演进历程，如LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet、Inception等，分析它们在解决梯度消失、网络加深等问题上的关键创新点。 图像特征的层次化提取： 深入探讨不同深度的网络层如何学习到从边缘、纹理到高层语义信息的层次化特征表示。我们将使用大量的实例和数学推导，清晰地阐释反向传播机制在图像识别任务中的具体实现。 目标检测与分割的突破： 传统的分类任务已不能满足复杂的场景理解需求。本部分将详细介绍如何将深度学习应用于更精细的任务，如目标检测（以YOLO、SSD、Faster R-CNN系列为例）和语义分割（FCN、U-Net的原理与应用）。读者将学习如何平衡速度与精度，构建适用于实时系统的检测模型。 度量学习与注意力机制： 探讨如何通过度量学习（Metric Learning）提升模型在细粒度识别（如人脸识别、车型识别）中的区分能力。同时，引入视觉注意力机制，解释模型如何聚焦于图像中的关键区域，从而提高识别的鲁棒性和可解释性。 第二部分：图像生成与合成的前沿探索 图像生成是衡量AI创造力的重要标尺。本部分将聚焦于那些能够“凭空创造”或“智能编辑”图像的深度学习模型，主要围绕生成对抗网络（GANs）及其变体展开。 生成对抗网络（GANs）的机制： 详细解析判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的博弈过程，解释其纳什均衡的求解思路。我们将追溯从原始GAN到DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）的演进，强调WGAN在解决模式崩溃问题上的重要性。 高分辨率图像合成： 探讨如何利用Progressive GAN (PGGAN) 和 StyleGAN 系列架构，生成具有惊人真实感和高分辨率的图像。重点分析StyleGAN中解耦潜在空间（Latent Space）的控制技术，使用户能够精确地操纵生成图像的风格、姿态和细节。 条件生成模型： 介绍如何将外部信息（如文本描述、草图、分割图）作为条件输入，引导模型生成特定内容的图像。这包括Text-to-Image合成（如AttnGAN、DALL-E的初步思想）和图像到图像的转换（CycleGAN）。 变分自编码器（VAEs）的应用： 对比GANs，VAEs在学习数据的概率分布方面具有优势。本部分将阐述VAE的基本原理，及其在图像超分辨率、图像去噪和潜在空间插值方面的独特应用。 第三部分：实践、优化与前沿趋势 理论的掌握必须结合实际操作。本部分侧重于模型训练的工程实践、性能优化以及对未来趋势的展望。 数据准备与预处理： 强调高质量数据集的重要性。详述数据增强技术（如几何变换、色彩抖动、CutMix等）如何有效防止过拟合，并讨论如何处理数据不平衡问题。 模型训练的工程实践： 涵盖优化器（Adam, SGD with Momentum）、学习率调度策略（Cosine Annealing, Warmup）的选择与应用。介绍迁移学习和微调（Fine-tuning）在资源有限情况下的高效实施方案。 模型部署与效率： 讨论如何将训练好的复杂模型压缩、量化，以适应移动端或嵌入式设备的需求。介绍模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在维持性能的同时降低推理延迟的关键技术。 可解释性AI（XAI）在视觉中的应用： 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。我们将介绍Grad-CAM、SHAP等工具，帮助读者洞察模型“看到”了什么，从而增强对识别错误的诊断能力。 面向读者 本书适合具有一定数学基础（线性代数、微积分）和编程经验（Python）的计算机科学、电子工程、自动化及相关专业的研究生、工程师和高级技术爱好者。它不仅是学习深度学习在视觉领域应用的参考手册，更是激发创新思路的实践指南。通过阅读本书，读者将能够熟练掌握设计、训练和部署高性能图像处理系统的全套技能。 ---

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