Attention and Performance in Computational Vision计算视觉的注意与执行/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Paletta, Lucas; Tsotsos, John K.; Rome, Erich

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2005-3

价格:474.60元

装帧:

isbn号码:9783540244219

丛书系列:

图书标签:

• 计算视觉
• 注意力机制
• 性能优化
• 计算机视觉
• 机器学习
• 人工智能
• 模式识别
• 图像处理
• 会议论文集
• 视觉认知

《计算视觉的注意与执行》 内容简介 《计算视觉的注意与执行》一书深入探讨了在计算视觉领域，如何模拟和实现人类的视觉注意力机制，以及这些机制如何影响和驱动视觉系统的整体性能。本书旨在为研究人员、工程师和学生提供一个全面而深入的视角，理解并构建更智能、更高效的计算机视觉系统。 第一部分：理论基础与建模 本书开篇从计算视觉的宏观背景出发，回顾了计算机视觉发展的历程，并着重强调了“注意”在提升视觉系统性能中的关键作用。我们将探讨生物视觉系统是如何利用注意力来高效处理海量视觉信息的，从早期信息筛选到最终的高级认知功能，例如物体识别、场景理解和运动跟踪。 生物视觉中的注意力机制： 详细介绍大脑在视觉信息处理过程中所采用的注意力机制。这包括自上而下（基于任务、意图）的注意力引导，以及自下而上（基于视觉显著性）的注意力驱动。我们将解析前额叶皮层、顶叶皮层等关键脑区在注意力控制中所扮演的角色，以及视觉皮层（V1, V2, V4, IT等）如何响应注意力信号。研究将涉及神经科学的最新发现，以及这些发现如何启发计算模型的设计。 计算模型中的注意力： 重点介绍将生物学启发的注意力机制转化为计算模型的方法。 显著性驱动的注意力模型： 探讨如何计算图像的视觉显著性图，识别出对人类视觉感知而言最“突出”的区域。我们将分析经典的特征整合理论（Feature Integration Theory）及其计算实现，如Itti, Koch and Niebur模型。同时，也会介绍基于深度学习的端到端显著性预测模型，利用卷积神经网络（CNN）直接从图像中学习视觉显著性。 任务驱动的注意力模型： 阐述如何根据特定的视觉任务（如分类、检测、分割、问答）来引导注意力。这部分将深入介绍基于强化学习（Reinforcement Learning）的注意力模型，让模型通过试错学习来优化注意力分配策略，以最大化任务奖励。同时，也会分析基于图神经网络（Graph Neural Networks）和Transformer架构的注意力机制，它们能够有效地捕捉图像中不同区域或元素之间的关系，从而实现更精细的注意力控制。 混合式注意力模型： 探讨结合自下而上显著性与自上而下任务需求，实现更鲁棒和灵活的注意力机制。我们将分析如何设计能够动态调整注意力权重的模型，使其在不同场景和任务下都能做出最优的注意力选择。 第二部分：注意力机制在核心视觉任务中的应用 在理论基础之上，本书将详细阐述注意力机制如何有效地应用于各项核心计算机视觉任务，显著提升它们的性能。 图像分类与识别： 注意力增强的CNN： 介绍如何在CNN的各个层级引入注意力模块。例如，通道注意力（Channel Attention）可以使模型关注更重要的特征通道，空间注意力（Spatial Attention）则能让模型聚焦于图像中的关键区域。我们将深入分析Squeeze-and-Excitation Networks (SENet)、Convolutional Block Attention Module (CBAM)等经典模块的设计原理和应用效果。 Transformer在视觉中的注意力： 详细阐述Vision Transformer (ViT)及其变种如何利用自注意力机制（Self-Attention）来处理图像。我们将解析多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）如何捕捉图像块（patches）之间的全局依赖关系，以及其在大型数据集上的优异表现。 细粒度识别中的注意力： 探讨在区分相似类别（如不同种类的鸟类）时，注意力机制如何帮助模型定位并关注决定性局部区域（如喙的形状、羽毛的纹理），从而实现更精确的识别。 目标检测与跟踪： 注意力引导的检测器： 介绍如何利用注意力机制来优化目标检测器的性能。例如，在Faster R-CNN等模型中引入注意力模块，可以帮助感兴趣区域（Region Proposal Network）更准确地生成候选框，并指导特征提取网络聚焦于潜在目标。 Transformer在检测中的应用： 分析DETR (Detection Transformer)及其后续研究，展示如何利用Transformer的全局建模能力直接进行端到端的物体检测，无需NMS（Non-Maximum Suppression）等后处理步骤。 视觉跟踪中的注意力： 探讨注意力模型如何跟踪动态目标。我们将分析如何让跟踪器动态调整搜索区域，并关注目标的关键特征，以应对遮挡、形变和背景干扰等挑战。基于Siamese网络的跟踪器中的注意力机制，以及基于Transformer的跟踪器将是重点介绍的内容。 图像分割： 语义分割中的注意力： 介绍注意力机制如何帮助模型区分不同语义类别的像素。例如，引入通道或空间注意力可以使分割模型在模糊边界处做出更准确的判断。 实例分割中的注意力： 探讨注意力机制如何在识别和分割图像中独立的物体实例方面发挥作用。Mask R-CNN等模型中的注意力模块，以及一些基于Transformer的实例分割方法将是重点。 Transformer在分割中的应用： 分析Swin Transformer等在分割任务上的优异表现，以及其如何通过局部和全局的注意力机制来提升分割精度。 视觉问答（VQA）与图像字幕生成： 多模态注意力： 深入探讨如何融合图像和文本信息，让模型在理解问题时能够关注图像中的相关区域，并在生成答案时能够引用图像的关键信息。这涉及到图像-文本跨模态注意力（Cross-Modal Attention）机制。 注意力与推理： 分析注意力机制如何支持更复杂的视觉推理任务，例如通过关注图像中物体之间的关系来回答“为什么”这类问题。 第三部分：高级议题与未来展望 本书的第三部分将拓展到更高级的议题，并展望计算视觉中注意力机制的未来发展方向。 注意力与效率： 计算效率： 关注如何在保持高性能的同时，降低注意力机制的计算复杂度。将介绍一些高效的注意力变种，如线性注意力（Linear Attention）、稀疏注意力（Sparse Attention）以及基于核方法的注意力。 模型压缩与量化： 探讨如何将带有注意力机制的深度学习模型进行压缩和量化，以便部署到资源受限的设备上。 注意力与鲁棒性： 对抗性攻击与防御： 研究注意力机制在对抗性攻击下的表现，以及如何设计鲁棒的注意力模型来抵御攻击。 噪声与遮挡： 分析注意力机制如何帮助模型在存在噪声、遮挡或低分辨率等不理想条件下的视觉任务中保持性能。 可解释性与可控性： 可视化与分析： 介绍如何通过可视化注意力图来理解模型的决策过程，从而提升模型的可解释性。 注意力控制： 探讨如何手动或半自动地控制模型的注意力焦点，使其能够更加符合人类的意图。 跨领域应用与未来趋势： 3D视觉中的注意力： 探讨注意力机制在点云处理、三维重建和场景理解等3D视觉任务中的应用。 多视角与多模态： 分析注意力机制如何融合来自多个摄像头或不同模态（如音频、文本）的信息，实现更全面的环境感知。 通用视觉智能： 展望将注意力机制作为构建通用人工智能（AGI）的关键组件，使其能够像人类一样灵活地感知、理解和交互世界。 目标读者 本书适合以下读者： 计算机视觉的研究者： 深入理解注意力机制的最新进展，掌握如何将其应用于新的研究问题。 机器学习工程师： 学习如何设计和实现高性能的视觉模型，提升现有系统的能力。 对人工智能感兴趣的学生： 构建扎实的理论基础，了解计算机视觉领域的关键技术。 生物学和认知科学领域的专业人士： 了解计算模型如何模拟和解释生物视觉系统的注意力机制。 《计算视觉的注意与执行》不仅是一本技术手册，更是一份对未来智能视觉系统发展的探索。通过深入剖析注意力机制的原理、应用与挑战，本书将帮助读者把握计算视觉的核心脉搏，并为构建更具智慧的视觉AI贡献力量。

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