通信技术标准汇编.移动通信卷.移动通信网分册.上 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国标准出版社

作者:中国标准出版社 信息产业部电信传输研究所

出品人:

页数:664

译者:

出版时间:2000-6

价格:110.00元

装帧:

isbn号码:9787506621441

丛书系列:

图书标签:

• 通信技术
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计算机视觉与深度学习前沿进展：从理论基础到实践应用 图书简介 本书旨在全面、深入地探讨计算机视觉领域的核心理论、最新技术进展以及在实际工程中的广泛应用。我们聚焦于当前驱动该领域快速发展的核心技术——深度学习，并系统梳理了从基础概念到尖端模型的演进脉络。本书不仅适合于计算机科学、电子工程等相关专业的本科高年级学生及研究生，更面向希望在人工智能和机器视觉领域进行深入研究或工程实践的专业人士。 第一部分：视觉认知的理论基石与传统方法回顾 在全面进入深度学习时代之前，理解视觉信息处理的底层逻辑至关重要。本部分将为读者打下坚实的数学和感知基础。 第一章：数字图像基础与信号处理 本章首先回顾了数字图像的采集、表示和基本属性，包括空间域和频率域的描述。重点讲解了图像的采样与量化误差。随后，深入探讨了图像增强和复原的技术。内容涵盖了空间域滤波（如高斯、中值滤波）及其在噪声抑制中的应用，以及频率域滤波（如傅里叶变换、小波变换）在图像锐化和去噪中的作用。此外，还将介绍边缘检测的经典算法，如Sobel、Prewitt、Canny算子，分析其在不同场景下的优缺点。 第二章：传统特征提取与描述方法 在深度学习兴起之前，特征工程是计算机视觉的灵魂。本章详细阐述了手工设计的特征描述子。我们将介绍角点检测的关键算法（如Harris角点、FAST），以及对局部区域纹理信息的描述技术（如SIFT、SURF）。针对目标识别的需求，本章还会分析HOG（方向梯度直方图）如何有效地描述物体的形状和外观，并简要回顾早期基于模板匹配和几何形状分析的方法，为后续对比深度学习的优势提供参照。 第三章：三维几何重建与相机标定 理解如何从二维图像中恢复三维世界信息是计算机视觉的核心挑战之一。本章将侧重于几何学基础。内容包括透视投影模型、相机内参与外参的定义。详细介绍相机标定的原理与实践，包括基于平面模板和非平面模板的方法。此外，还将探讨立体视觉的基础，如视差计算、极线几何约束，以及早期的SfM（Structure from Motion）的基本流程，为理解多视图重建打下基础。 第二部分：深度学习驱动的视觉革命 本部分是全书的核心，聚焦于卷积神经网络（CNN）及其在视觉任务中的突破性进展。 第四章：卷积神经网络（CNN）的架构与原理 本章系统性地介绍了CNN的设计哲学。从基础的卷积层、激活函数（ReLU及其变种）、池化层到全连接层，逐一剖析其功能。深入解析经典的网络架构演变历程：从LeNet-5到AlexNet的突破，VGG网络的深度与简洁性，GoogleNet（Inception）对计算效率的优化，以及ResNet如何通过残差连接解决了深度网络的退化问题。本章强调理解感受野、参数共享和反向传播在CNN训练中的作用。 第五章：核心视觉任务：分类、检测与分割 本章将深度学习应用于三大核心视觉任务的具体实现。 图像分类： 探讨迁移学习（Transfer Learning）的策略，包括微调（Fine-tuning）和特征提取，分析如何利用大规模预训练模型应对数据稀疏问题。 目标检测： 详细对比基于区域提议（Region Proposal）的方法（如R-CNN系列，包括Fast R-CNN和Faster R-CNN）与单阶段检测器（如YOLO系列、SSD）的设计思想、速度与精度权衡。 语义与实例分割： 介绍FCN（全卷积网络）在像素级分类中的应用，以及U-Net架构在生物医学图像分割中的重要性。区分语义分割、实例分割（Mask R-CNN）和全景分割的概念。 第六章：生成模型与无监督学习 近年来，生成模型极大地拓宽了视觉内容的创造边界。本章聚焦于GAN（生成对抗网络）的原理与应用。详细分析判别器和生成器的博弈过程，并探讨DCGAN、WGAN、CycleGAN等关键变体的改进点及其在图像合成、风格迁移、超分辨率等任务中的表现。此外，还将介绍自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAE）在降维和数据表示学习中的作用。 第三部分：前沿研究与交叉领域应用 本部分关注当前研究热点和跨学科融合的最新成果。 第七章：视觉跟踪与动作理解 视觉跟踪是理解动态场景的关键。本章首先介绍传统的光流法（如Lucas-Kanade方法）作为参考。随后，重点分析基于深度学习的视觉跟踪方法，包括判别式目标跟踪（Siamese Networks for Tracking）的最新进展。在动作理解方面，深入讲解如何利用3D-CNN或RNN/Transformer结构对时序数据进行建模，实现活动识别和行为预测。 第八章：图神经网络（GNN）在视觉中的融合 随着数据结构复杂性的增加，GNN正逐步渗透到计算机视觉领域。本章探讨如何将场景图、点云数据结构化为图模型。内容包括图卷积操作的原理，以及GNN在视觉问答（VQA）、知识图谱推理和点云处理（如PointNet系列）中的应用实例，展示其处理非欧几里得数据的强大能力。 第九章：模型的可解释性、鲁棒性与效率优化 将模型部署到实际环境中，必须考虑其可靠性与计算效率。本章探讨模型的可解释性（XAI）技术，如CAM、Grad-CAM等，以理解模型决策过程。同时，分析对抗性攻击的原理，并介绍防御策略，以增强模型的鲁棒性。最后，讲解模型压缩技术，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和量化（Quantization），确保深度模型能在边缘设备上高效运行。 结语：面向未来的视觉计算 本书以总结性的展望结束，探讨了视觉技术在自动驾驶、机器人感知、人机交互等未来领域中的前沿挑战与机遇，并预示了神经辐射场（NeRF）等新兴技术的潜在影响。 本书内容组织严谨，逻辑清晰，理论推导详实，并配有大量的算法流程图和案例分析，力求在深度与广度上达到完美的平衡。

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