审计习题与实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:大连出版社

作者:俞校明 编

出品人:

页数:116

译者:

出版时间:2009-1

价格:14.00元

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isbn号码:9787806845271

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《深度学习在图像识别中的应用与实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨深度学习技术如何在图像识别领域发挥核心作用，并通过大量的实战案例与代码示例，引领读者掌握从理论到实践的全过程。本书内容涵盖了图像识别的基础概念、核心算法、模型构建、训练优化以及在实际应用场景中的部署与评估，力求为从事计算机视觉、人工智能及相关领域研究与开发的专业人士、学生及爱好者提供一套系统性的学习路径和宝贵的参考资料。 第一章：图像识别基础与深度学习的引入 本章首先回顾了传统图像识别方法的演进历程，包括特征提取（如SIFT、HOG）、分类器（如SVM、Adaboost）等经典技术，并分析了它们在处理复杂场景和大规模数据集时遇到的瓶颈。随后，引出深度学习的革命性影响，重点阐述了人工神经网络的基本原理，如感知机、多层感知器，以及反向传播算法的工作机制。在此基础上，详细介绍了卷积神经网络（CNN）的核心思想，包括卷积层、池化层、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）和全连接层等关键组成部分。我们将通过直观的图示和数学推导，揭示CNN为何能够有效地从图像中学习层次化的特征表示。读者将理解卷积操作如何捕捉局部信息，池化操作如何实现降维和空间不变性，以及激活函数如何引入非线性。此外，本章还会简要介绍深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）的选择与安装，为后续的实操打下基础。 第二章：卷积神经网络（CNN）核心架构解析 本章将深入剖析几种具有里程碑意义的CNN架构，从它们的设计理念、结构特点到在图像识别任务中的出色表现进行详细解读。我们将从LeNet-5开始，追溯CNN的早期发展。随后，重点介绍AlexNet，分析其在ImageNet竞赛中取得突破的关键创新，如ReLU激活函数的应用、Dropout正则化技术、数据增强策略等。接着，我们将详细讲解VIMGGNet，探讨其通过堆叠更深层次卷积层来提升模型性能的思路，并分析不同深度的VGG网络（VGG16, VGG19）的优缺点。 ResNet（残差网络）是本章的另一核心内容。我们将深入理解残差连接（residual connection）的巧妙设计，解释它如何解决深度网络训练中的梯度消失问题，从而使得训练非常深的网络成为可能。我们将详细阐述残差块（residual block）的结构，以及不同变体（如bottleneck residual block）。 Inception网络（GoogLeNet）的设计思想也将得到详尽阐述。我们将分析其“Inception module”的创新之处，如何并行使用不同尺寸的卷积核和池化操作来捕捉多尺度的特征，以及1x1卷积在降维和通道间信息交互中的作用。 此外，我们还会简要介绍其他重要的CNN架构，如DenseNet（密集连接网络），理解其如何实现特征的重用和信息流动。本章将强调不同架构的优劣势，以及它们各自适用的场景，为读者在实际项目中选择合适的模型提供指导。 第三章：图像分类的深度学习模型构建与训练 本章将引导读者动手实践，从零开始构建和训练图像分类模型。我们将以一个实际的图像分类任务为例，例如猫狗图片分类或CIFAR-10数据集分类。首先，我们将详细介绍数据预处理的步骤，包括图像加载、尺寸调整、数据增强（如随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动）的重要性及其实现方法。数据增强可以有效地扩充数据集，提高模型的泛化能力。 随后，我们将展示如何使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）定义CNN模型。我们将从构建一个简单的CNN开始，逐步引入更复杂的网络结构。读者将学习如何定义卷积层、池化层、全连接层，以及如何选择合适的激活函数和损失函数（如交叉熵损失）。 模型训练部分是本章的重中之重。我们将详细讲解反向传播算法在实际训练中的应用，以及优化器（如SGD, Adam, RMSprop）的选择和调参。我们将深入探讨学习率（learning rate）的策略，如学习率衰减（learning rate decay）和学习率调度（learning rate scheduling），理解它们对模型收敛速度和最终性能的影响。 此外，本章还将详细介绍正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等，分析它们如何防止模型过拟合，提升模型的泛化能力。Batch Normalization在稳定训练过程和加速收敛方面的重要作用将被重点强调。我们将通过代码示例，一步步展示如何实现这些技术。 第四章：迁移学习与预训练模型 本章将深入探讨迁移学习（Transfer Learning）这一强大的技术，它在图像识别领域极大地加速了模型开发和提升了模型性能。我们将首先解释迁移学习的核心思想：利用在大型数据集（如ImageNet）上预训练好的模型作为起点，将其学到的通用图像特征迁移到新的、可能数据量较小的任务中。 我们将详细介绍两种主要的迁移学习策略： 1. 特征提取（Feature Extraction）：在这种策略下，我们将冻结预训练模型的卷积层（即不更新其权重），仅将顶部的全连接层替换为适合新任务的分类器，然后只训练这个新添加的分类器。我们将分析何时采用这种策略，以及如何选择冻结的层数。 2. 微调（Fine-tuning）：在这种策略下，我们不仅替换并训练顶部的分类器，还会对预训练模型的部分或全部卷积层进行微调。我们将讨论如何选择微调的层数，以及如何设置更小的学习率来避免破坏预训练模型学到的有益特征。 本章将展示如何加载预训练模型（如ResNet50, VGG19, InceptionV3等），以及如何在实际项目中应用特征提取和微调的方法。我们将提供清晰的代码示例，演示如何加载模型权重，修改模型结构，以及进行相应的训练。 此外，本章还将讨论预训练模型在不同任务中的适用性，以及如何根据目标任务的特点选择合适的预训练模型。我们将分析数据领域漂移（domain shift）问题，以及如何在存在领域漂移的情况下有效地应用迁移学习。 第五章：目标检测的深度学习方法 本章将转向更具挑战性的图像识别任务——目标检测（Object Detection）。目标检测不仅需要识别图像中的物体，还需要确定物体的位置（边界框）。我们将深入剖析当前主流的深度学习目标检测算法，并按照其代表性架构进行分类讲解。 我们将首先介绍两阶段目标检测器（Two-stage Detectors）。以R-CNN系列为例，详细讲解R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN的演进过程。我们将重点理解Region Proposal Network（RPN）在Faster R-CNN中如何实现区域建议的端到端学习，以及如何有效地生成候选区域。 接着，我们将深入探讨单阶段目标检测器（One-stage Detectors）。YOLO（You Only Look Once）系列是本章的重点。我们将分析YOLOv1-v3的核心思想，即如何将目标检测视为一个回归问题，直接从图像生成边界框和类别概率。我们将深入理解其网格（grid）划分机制、锚框（anchor boxes）的概念，以及如何权衡速度和精度。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）也将得到详细阐述。我们将分析SSD如何通过多尺度特征图来检测不同大小的目标，以及其利用默认框（default boxes）和卷积预测的机制。 此外，本章还会简要介绍其他重要的目标检测技术，如RetinaNet（用于解决类别不平衡问题）和Mask R-CNN（用于实例分割）。我们将通过实际案例，对比不同目标检测算法的优缺点，以及它们在速度、精度、对小目标检测能力等方面的差异。 第六章：图像分割的深度学习模型 本章将聚焦于图像分割（Image Segmentation）这一精细化的图像分析任务，它旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。我们将区分语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）的概念。 我们将重点介绍全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCN），这是早期在语义分割领域取得成功的代表性工作。我们将分析FCN如何通过替换全连接层为卷积层，将分类网络转化为生成模型，并引入上采样（upsampling）和反卷积（deconvolution）技术来恢复图像的空间分辨率。 U-Net是本章的另一核心内容。我们将深入理解U-Net独特的“U”型结构，分析其对称的编码器-解码器架构，以及跳跃连接（skip connections）在融合低级和高级特征中的关键作用。U-Net在医学图像分割等领域取得了巨大成功，其设计思想将得到详尽解读。 DeepLab系列也将是本章的重要组成部分。我们将探讨DeepLabv1-v3+在解决语义分割中的感受野（receptive field）问题所做的努力，包括空洞卷积（atrous convolution/dilated convolution）和条件随机场（CRF）的应用。空洞卷积如何能在不增加参数量和计算量的情况下，扩大卷积核的感受野，从而捕捉更广泛的上下文信息。 对于实例分割，我们将回顾Mask R-CNN，理解它如何通过在Faster R-CNN的基础上添加一个并行分支来预测目标掩码（mask），从而实现实例级别的分割。 本章将通过实例，展示如何构建和训练用于不同图像分割任务的模型，并介绍相关的评估指标（如IoU, Pixel Accuracy, mIoU）。 第七章：生成对抗网络（GANs）与图像生成 本章将介绍深度学习中一个激动人心的分支——生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs），以及它们在图像生成领域的强大能力。我们将深入理解GANs的基本原理：由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成的对抗博弈。生成器试图生成逼真的数据，而判别器则试图区分真实数据和生成数据。 我们将详细阐述GANs的训练过程，包括损失函数的设计（如二元交叉熵损失），以及如何通过迭代优化来实现生成器和判别器的平衡。 本章将介绍几种重要的GANs变体及其在图像生成中的应用： DCGAN（Deep Convolutional GAN）：分析DCGAN如何通过引入卷积层和避免池化层来稳定GAN的训练，并提升生成图像的质量。 Conditional GAN（cGAN）：讲解条件GAN如何通过引入条件信息（如类别标签、文本描述）来控制生成过程，从而生成特定类型的图像。 StyleGAN系列：深入探讨StyleGAN在生成高分辨率、逼真且可控人脸图像方面的突破，分析其风格混合（style mixing）和多尺度风格控制机制。 此外，本章还将介绍GANs在图像风格迁移（Image Style Transfer）、图像修复（Image Inpainting）、超分辨率（Super-resolution）等领域的应用。我们将讨论GANs在实际应用中遇到的挑战，如模式崩溃（mode collapse）、训练不稳定等，并介绍一些缓解这些问题的技术。 第八章：模型评估、部署与优化 本章将聚焦于深度学习模型在图像识别任务中的实际应用，包括如何对模型进行有效的评估、如何在实际环境中部署模型，以及如何进一步优化模型性能。 在模型评估方面，我们将介绍适用于不同任务的评估指标。对于图像分类，我们将讲解准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及混淆矩阵（Confusion Matrix）。对于目标检测，我们将详细介绍平均精度（Average Precision, AP）和平均精度均值（mean Average Precision, mAP）。对于图像分割，我们将回顾IoU（Intersection over Union）和mIoU（mean IoU）。我们将强调理解这些指标的含义，以及如何根据任务需求选择合适的评估方法。 模型部署是本书的实践性内容之一。我们将讨论将训练好的模型部署到不同平台的方法。这包括： 服务器端部署：使用Python后端框架（如Flask, Django）或专门的推理服务器（如TensorRT, ONNX Runtime）来提供API服务。 移动端/嵌入式设备部署：讲解模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术，以减小模型尺寸并提高推理速度，使其能够运行在资源受限的设备上。我们将介绍TFLite, Core ML等框架。 边缘计算部署：探讨模型在物联网设备、智能摄像头等边缘设备上的部署挑战和解决方案。 模型优化是持续提升模型性能的关键。除了前面章节提到的数据增强、正则化、迁移学习等技术，本章还将介绍： 模型压缩技术：包括模型量化、剪枝、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等，旨在减小模型体积、降低计算量、加速推理。 模型加速技术：如使用更高效的卷积算法、硬件加速（GPU, TPU）的使用，以及模型编译与优化。 超参数调优：介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等自动超参数调优方法。 模型集成（Ensemble）：讲解如何通过组合多个模型的预测结果来提升整体性能。 第九章：前沿进展与未来展望 本章将对当前图像识别领域的最新研究进展进行梳理，并展望未来的发展趋势。我们将关注以下热门方向： Transformer在视觉领域的应用：介绍Vision Transformer (ViT)及其变体，分析Transformer架构如何突破CNN的局限，并在图像分类、目标检测、分割等任务中展现出强大的潜力。我们将讨论自注意力机制（Self-Attention）在图像特征提取中的优势。 自监督学习（Self-Supervised Learning）：探讨自监督学习如何在无标签数据的情况下，通过设计各种代理任务（pretext tasks）来学习有用的视觉表示。我们将介绍对比学习（Contrastive Learning）等代表性方法，以及它们在减少对大规模标注数据的依赖方面的作用。 多模态学习（Multimodal Learning）：介绍如何融合图像信息与其他模态数据（如文本、音频）来进行更高级的视觉理解，例如图文检索（Image-Text Retrieval）、视觉问答（Visual Question Answering）。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）：探讨如何理解深度学习模型的决策过程，揭示模型为何做出某个预测，以及可视化技术（如Grad-CAM）在模型解释中的应用。 公平性与鲁棒性：关注AI的伦理问题，如模型在不同人群、不同光照、不同遮挡条件下的公平性与鲁棒性，以及相关的研究方向。 最后，本章将对图像识别技术的未来发展进行展望，包括其在自动驾驶、医疗诊断、安防监控、智能制造、虚拟现实等领域的进一步应用前景，以及可能面临的挑战和机遇。 通过本书的学习，读者将不仅能够理解深度学习在图像识别中的核心原理和关键技术，更能掌握从数据准备、模型构建、训练优化到部署应用的完整流程，为解决实际的计算机视觉问题奠定坚实的基础。

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