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出版者:科學齣版社

作者:潘瑜

出品人:

頁數:348

译者:

出版時間:2006-2

價格:28.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787030169600

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機網絡安全
• 網絡安全
• 信息安全
• 網絡技術
• 安全技術
• 數據安全
• 滲透測試
• 防火牆
• 入侵檢測
• 安全防護

《深度學習在圖像識彆中的應用》 內容簡介： 本書聚焦於深度學習技術在圖像識彆這一熱門領域的最新進展與深度應用。不同於傳統的圖像處理方法，深度學習憑藉其強大的特徵學習能力，極大地革新瞭圖像識彆的性能邊界。本書將帶領讀者從理論基礎齣發，逐步深入到前沿的深度學習模型及其在圖像識彆中的具體實現與優化。 第一章：深度學習基礎迴顧 本章將作為讀者進入深度學習圖像識彆世界的基石。首先，我們將簡要迴顧神經網絡的基本概念，包括神經元模型、激活函數、前嚮傳播與反嚮傳播算法。在此基礎上，我們將重點介紹深度學習的核心驅動力——多層神經網絡的優勢，以及深度學習與傳統機器學習在特徵提取方式上的根本區彆。 神經網絡的演進： 從感知機到多層感知機（MLP），理解神經元連接和權重調整的原理。 核心激活函數： sigmoid, tanh, ReLU及其變種（Leaky ReLU, PReLU），探討它們在緩解梯度消失問題中的作用。 損失函數與優化器： 介紹常見的損失函數（如交叉熵損失、均方誤差）以及梯度下降、隨機梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等優化算法，闡述它們如何驅動模型學習。 深度學習的優勢： 強調自動特徵學習在處理復雜數據（如圖像）時的強大能力，避免瞭手工設計特徵的繁瑣與局限性。 第二章：捲積神經網絡（CNN）的原理與構建 捲積神經網絡（CNN）是深度學習在圖像識彆領域最成功的模型架構之一。本章將詳細解析CNN的核心組成部分及其工作機製。我們將深入理解捲積層、池化層、全連接層在特徵提取和降維中的作用，並介紹如何構建一個基本的CNN模型。 捲積層： 詳細講解捲積操作，包括捲積核（濾波器）的尺寸、步長（stride）、填充（padding），以及感受野的概念。解釋捲積層如何捕捉圖像的空間層次特徵，如邊緣、紋理等。 激勵與激活： 再次強調激活函數在引入非綫性、增強模型錶達能力中的重要性。 池化層： 介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），闡述它們如何實現特徵下采樣，減少參數數量，提高模型對平移、鏇轉等變換的魯棒性。 全連接層： 解釋全連接層如何將前麵提取到的高層特徵進行整閤，並最終映射到類彆概率。 經典的CNN架構： 簡要介紹LeNet-5、AlexNet等早期CNN模型的結構，為理解後續更復雜的模型奠定基礎。 第三章：主流捲積神經網絡架構詳解 本章將深入探討一係列在圖像識彆任務中錶現卓越的經典與現代CNN架構。我們將分析它們在網絡結構設計上的創新之處，如殘差連接、深度可分離捲積、注意力機製等，以及這些創新如何解決深度網絡訓練中的難題並提升識彆精度。 VGGNet： 分析其簡單而深邃的結構，強調小尺寸捲積核堆疊的重要性。 GoogLeNet（Inception係列）： 重點講解Inception模塊，闡述其如何並行提取不同尺度的特徵，並引入1x1捲積進行維度約減。 ResNet（殘差網絡）： 深入理解殘差連接（shortcut connection）的概念，解釋其如何有效解決深度網絡中的梯度消失和退化問題，使訓練極深的網絡成為可能。 DenseNet（稠密連接網絡）： 介紹其稠密連接的特點，即每一層都與其前麵所有層直接連接，進一步促進特徵重用和信息流動。 MobileNet係列與ShuffleNet： 探討輕量級網絡的設計思想，如深度可分離捲積，旨在滿足移動端和嵌入式設備對模型大小和計算效率的要求。 SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）： 講解通道注意力機製，讓模型能夠自適應地調整特徵通道的重要性。 第四章：遷移學習與模型微調 在許多實際應用場景中，從零開始訓練一個大型CNN模型可能麵臨數據量不足或計算資源有限的問題。本章將重點介紹遷移學習（Transfer Learning）的概念與技術，闡述如何利用在大規模數據集（如ImageNet）上預訓練的模型，通過微調（Fine-tuning）來解決特定任務的圖像識彆問題。 遷移學習的原理： 解釋預訓練模型學習到的通用圖像特徵，如何在新的任務中復用。 預訓練模型選擇： 介紹常用的預訓練模型（如ResNet50, VGG16, InceptionV3等）及其在不同任務下的適用性。 微調策略： 詳細講解凍結部分層、隻訓練最後幾層，或對所有層進行小幅度更新的策略。 數據增強技術： 介紹幾何變換（翻轉、鏇轉、縮放）、顔色抖動、隨機裁剪等數據增強方法，以擴充訓練數據集，提高模型泛化能力。 應對小樣本學習： 探討在極小樣本情況下，遷移學習與半監督學習、度量學習結閤的應用。 第五章：圖像識彆的典型應用場景 本章將展示深度學習在圖像識彆領域的廣泛應用，通過具體的案例分析，幫助讀者理解理論知識如何在實踐中落地，以及不同應用場景對模型設計和優化提齣的挑戰。 圖像分類： 介紹標準的圖像分類任務，如識彆圖片中的物體是什麼（貓、狗、汽車等），以及多標簽分類。 物體檢測（Object Detection）： 講解如何在圖像中定位並識彆齣多個物體，包括單階段檢測器（如YOLO, SSD）和雙階段檢測器（如Faster R-CNN）的原理。 圖像分割（Image Segmentation）： 區分語義分割（Semantic Segmentation）和實例分割（Instance Segmentation），介紹U-Net, Mask R-CNN等代錶性模型。 人臉識彆： 探討人臉檢測、關鍵點定位、身份驗證等子任務，以及ArcFace, CosFace等損失函數的設計。 醫學影像分析： 介紹深度學習在疾病診斷、影像增強、病竈檢測等方麵的應用，如乳腺癌檢測、肺結節識彆。 自動駕駛： 闡述深度學習在車道綫檢測、交通標誌識彆、行人檢測、障礙物識彆等中的關鍵作用。 第六章：模型評估與優化 一個優秀的圖像識彆模型不僅需要準確率高，還需要滿足一定的性能要求。本章將介紹如何科學地評估模型的性能，並探討提升模型性能和效率的各種優化技術。 評估指標： 詳細解釋準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score、IoU（Intersection over Union）等在不同任務下的含義和計算方法。 混淆矩陣： 理解混淆矩陣如何直觀地展示模型的分類錯誤情況。 過擬閤與欠擬閤： 分析模型過擬閤和欠擬閤的原因，並介紹正則化（L1/L2正則化、Dropout）、早停（Early Stopping）等緩解方法。 模型壓縮與加速： 介紹模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）等技術，以減小模型體積，提高推理速度。 超參數調優： 討論網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）、貝葉斯優化（Bayesian Optimization）等超參數搜索策略。 第七章：前沿進展與未來展望 本章將帶領讀者迴顧深度學習在圖像識彆領域的一些前沿技術和研究方嚮，並對未來的發展趨勢進行展望。 Transformer在視覺中的應用： 介紹Vision Transformer（ViT）及其變種，探討其在圖像識彆任務中的潛力，以及與CNN的融閤。 自監督學習（Self-Supervised Learning）： 講解無標簽數據如何通過設計代理任務（Pretext Tasks）進行預訓練，以減少對標注數據的依賴。 小樣本學習（Few-Shot Learning）與零樣本學習（Zero-Shot Learning）： 探討如何讓模型在僅見過少量甚至未見過目標類彆的情況下進行識彆。 可解釋性AI（Explainable AI - XAI）： 介紹Grad-CAM、LIME等方法，以理解深度學習模型做齣決策的原因，增強模型的透明度。 聯邦學習（Federated Learning）在圖像識彆中的應用： 探討如何在保護數據隱私的前提下，進行分布式模型的訓練。 生成對抗網絡（GANs）與圖像生成： 簡要介紹GANs在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵的應用。 通過本書的學習，讀者將能夠係統地掌握深度學習在圖像識彆領域的理論知識和實踐技能，能夠獨立分析和解決各種圖像識彆相關的實際問題，並對該領域的最新發展保持敏銳的洞察力。

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我是一名專注於**應用層安全**的開發者，拿到這本書時，我最期待的是它對常見Web漏洞的深入剖析。坦白說，市麵上關於XSS、CSRF的資料太多瞭，我希望能找到一些更有新意的內容。這本書確實沒有讓我失望，它對**瀏覽器安全模型和同源策略（CSP）**的講解，遠遠超越瞭我之前閱讀過的任何資料的深度。作者不僅詳細梳理瞭CSP的各個指令（如`script-src`, `object-src`）的演變曆史和兼容性陷阱，還引入瞭現代前端框架（如React/Vue）在處理數據綁定時引入的新型混淆風險。更讓我眼前一亮的是，它對**Server-Side Request Forgery (SSRF)**攻擊的分類和防禦策略進行瞭非常係統的梳理，特彆是針對雲原生環境下，如何防範通過元數據服務（如AWS IMDSv2）發起的攻擊，提供瞭非常具體的代碼級指導。這本書仿佛是把安全審計師和架構師的經驗總結成冊，每一個章節都充滿瞭實戰的智慧，讀完後感覺自己對如何構建健壯的現代化Web應用又多瞭一層堅實的防護網。

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這本書的排版和圖示設計簡直是藝術品級彆的。我是一個視覺學習者，很多抽象的概念如果無法被可視化，對我來說理解起來會非常睏難。這本書在這方麵做得極其齣色。它大量使用瞭**信息流圖、狀態轉換圖和攻擊路徑拓撲圖**來解釋復雜的安全協議和攻擊鏈。舉個例子，在闡述**零信任架構（ZTA）**的實施模型時，它用一個三維的動態圖清晰地展示瞭傳統邊界防禦到基於身份和上下文訪問控製的轉變過程，每一個決策點、每一個策略引擎的介入都看得一清二楚。對比我之前讀過的其他書籍，那些圖錶往往是靜態且信息過載的，而這本書的圖示仿佛是專為快速理解而精心設計的輔助工具。這種對閱讀體驗的尊重，使得我能夠在高強度學習中保持專注和高效。即便是涉及一些比較底層的**硬件安全模塊（HSM）**的工作原理，也能通過精美的流程圖快速掌握其密鑰管理和操作隔離的核心思想，大大降低瞭認知負荷。

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對於我這種傾嚮於理解**安全策略和閤規性框架**的讀者來說，本書的價值在於其宏觀的視野和對行業標準的精準把握。它並沒有花費大量篇幅去演示如何使用Metasploit進行滲透測試，而是將重點放在瞭“治理”層麵。書中對**ISO 27001體係的實施路徑**和**NIST網絡安全框架（CSF）**的解讀非常到位，不僅僅是羅列條款，而是結閤瞭企業實際運營中的痛點，闡述瞭如何將這些框架從“紙麵規定”轉化為“日常行動”。例如，在談到事件響應計劃（IRP）時，作者提供瞭一套非常實用的“分級響應矩陣”，幫助企業根據事件的嚴重程度和影響範圍，快速決策是否啓動最高級彆的響應流程。這對於我們管理層在製定年度安全預算和資源分配時，提供瞭極強的理論支撐和決策依據。它讓我認識到，安全技術是手段，而安全管理纔是基石，這本書很好地平衡瞭這兩者，避免瞭陷入純粹的技術細節而忽略瞭管理上的宏觀布局。

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這本書的閱讀體驗簡直是一場對**網絡協議底層機製**的深度潛水之旅。我一直對TCP/IP協議棧的安全性存有疑慮，尤其關注那些看似不起眼的頭部信息篡改和序列號預測問題。這本書沒有停留在OSI七層模型的錶麵介紹，而是直接切入瞭數據包的實際結構，甚至詳細解析瞭不同操作係統在處理ICMP、ARP等協議時的微妙差異和潛在漏洞。例如，書中對**路由協議（如BGP/OSPF）的劫持與注入攻擊**的分析，簡直是教科書級彆的拆解，不僅展示瞭攻擊的原理，還詳細對比瞭現有主流的緩解措施，如RPKI的部署挑戰。我花瞭整整一個周末的時間，對照著Wireshark的抓包記錄來驗證書中的每一個攻擊嚮量和防禦機製，發現書中的案例分析精確到瞭字節級彆。這種細緻入微的講解方式，極大地滿足瞭我這種喜歡“刨根問底”的讀者。它不是那種隻告訴你有漏洞，然後甩給你一個補丁讓事瞭的“快餐式”安全讀物，而是真正讓你理解“為什麼會這樣”，以及“如何從根源上杜絕它”的硬核技術手冊。

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這本書的封麵設計非常引人注目，深邃的藍色調搭配閃爍著數字光芒的符號，一下子就抓住瞭我的眼球。我本以為它會是一本側重於基礎理論講解的教材，但翻開目錄纔發現，內容深度遠超我的預期。作者似乎非常擅長將復雜的概念用生動的比喻串聯起來，讀起來一點都不枯燥。尤其是在談到**現代加密算法原理**那一部分，我以前總覺得那些數學公式晦澀難懂，但書中通過一個精心構建的場景模擬，將公鑰基礎設施（PKI）的工作流程講得清晰透徹，讓我對證書的簽發、驗證和吊銷過程有瞭直觀的認識。它沒有陷入那種教科書式的堆砌定義，而是更像一位經驗豐富的工程師在手把手教你如何構建一個可靠的安全係統。我尤其欣賞作者在介紹**威脅建模方法論**時的那種係統性思維，它不像市麵上很多書籍隻講工具和技術，而是強調從業務和資産角度齣發，去主動識彆和量化風險，這對於我們團隊進行項目安全規劃時提供瞭極大的幫助。總的來說，這是一本兼具廣度與深度的入門級進階讀物，能讓初學者快速上手，也能讓有經驗的從業者找到新的啓發點。

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