電測儀器 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:中國計量

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:12.5

裝幀:

isbn號碼:9787502650537

叢書系列:

圖書標籤:

• 電測量
• 儀器
• 電子技術
• 電氣工程
• 傳感器
• 測試技術
• 儀錶
• 自動化
• 精密測量
• 實驗教學

深度學習在計算機視覺中的應用：從基礎理論到前沿探索 圖書簡介 本書深入探討瞭深度學習技術在計算機視覺領域的核心概念、關鍵算法及其廣泛應用。旨在為從事人工智能、模式識彆、圖像處理及相關領域的科研人員、工程師和高等院校師生提供一本全麵而深入的參考讀物。全書結構嚴謹，內容兼顧理論深度與工程實踐，力求清晰闡釋復雜概念，並展示前沿研究動態。 第一部分：深度學習與計算機視覺基礎 本部分首先建立讀者對深度學習的係統認知，並將其與傳統計算機視覺方法進行對比，突齣深度學習範式的優勢。 第一章：機器學習與深度學習概述 本章追溯瞭人工智能、機器學習的發展脈絡，重點聚焦於人工神經網絡（ANN）的起源與演變。詳細介紹瞭神經元模型、激活函數（如Sigmoid、ReLU及其變體）的數學特性與選擇標準。隨後，深入解析瞭深度學習的本質——多層非綫性變換能力，以及深度學習相對於淺層學習在特徵提取方麵的根本性區彆。討論瞭模型訓練所需的基礎工具，如損失函數的設計原則（均方誤差、交叉熵等），以及優化算法（SGD、動量、AdaGrad、RMSProp、Adam）的迭代機製與收斂特性。特彆強調瞭反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學推導及其在現代深度網絡訓練中的核心地位。 第二章：捲積神經網絡（CNN）的結構與原理 捲積神經網絡是現代計算機視覺的基石。本章從經典的LeNet-5開始，逐步剖析瞭AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception結構）和ResNet（殘差連接）等裏程碑式網絡的架構細節。詳細講解瞭捲積層（Convolutional Layer）的參數共享、稀疏連接特性如何有效降低模型復雜度並捕獲空間層次特徵。對池化層（Pooling Layer）的功能——實現特徵的下采樣和對局部位移的不變性——進行瞭深入分析。此外，本章還探討瞭批歸一化（Batch Normalization, BN）的原理及其對網絡訓練穩定性和加速收斂的顯著作用，以及Dropout技術在防止過擬閤中的作用機製。 第三章：數據準備與正則化技術 高質量的數據集是訓練高性能深度模型的前提。本章詳細介紹瞭計算機視覺領域常見的數據集類型（如ImageNet、COCO、Pascal VOC）及其標注規範。重點闡述瞭數據增強（Data Augmentation）的多種策略，包括幾何變換（鏇轉、縮放、裁剪、翻轉）和像素級操作（顔色抖動、對比度調整）。在模型正則化方麵，除瞭Dropout和BN，本章還涵蓋瞭L1/L2權重正則化、早停法（Early Stopping）以及新型的對抗性正則化技術，旨在確保模型具備良好的泛化能力。 第二部分：核心視覺任務的深度學習實現 本部分聚焦於深度學習在計算機視覺三大核心任務上的具體模型和技術細節。 第四章：圖像分類的高級模型與遷移學習 圖像分類是檢驗模型特徵學習能力的基礎任務。本章深入分析瞭更復雜的網絡結構，如DenseNet（稠密連接）、ShuffleNet/MobileNet（輕量化網絡設計，適用於移動端部署）。重點闡述瞭遷移學習（Transfer Learning）的策略，包括特徵提取（Feature Extraction）和微調（Fine-tuning）兩種範式，並討論瞭如何選擇閤適的預訓練模型和確定凍結/微調層級的最佳實踐。此外，還涉及瞭目標語義理解的細粒度分類（Fine-grained Classification）技術。 第五章：目標檢測的演進與前沿算法 目標檢測是定位和識彆圖像中多個目標的技術。本章係統梳理瞭目標檢測算法的發展曆程，從早期的基於區域的Two-Stage方法（如R-CNN係列：Faster R-CNN）到後來的One-Stage方法（如YOLO係列、SSD）。詳細解析瞭區域候選網絡（Region Proposal Network, RPN）的工作機製，以及錨框（Anchor Boxes）的設計與匹配策略。隨後，轉嚮更先進的無錨框（Anchor-free）檢測器，如CenterNet、FCOS，分析它們如何簡化流程並提高小目標檢測的性能。 第六章：圖像分割的像素級精度追求 圖像分割要求對圖像中的每個像素點進行分類。本章區分瞭語義分割（Semantic Segmentation）、實例分割（Instance Segmentation）和全景分割（Panoptic Segmentation）。在語義分割方麵，深度剖析瞭全捲積網絡（FCN）的原理，以及U-Net結構在醫學圖像分割中的成功應用，特彆是其對稱的編碼器-解碼器結構和跳躍連接（Skip Connections）的作用。對於實例分割，重點講解瞭Mask R-CNN如何集成目標檢測框架，生成高質量的像素級掩碼。 第三部分：生成模型與前沿研究方嚮 本部分探討瞭深度學習在圖像生成、視頻分析以及模型魯棒性等新興和挑戰性領域的研究進展。 第七章：深度生成模型：從VAE到GAN 生成模型旨在學習數據的潛在分布以生成新的、逼真的樣本。本章首先介紹瞭變分自編碼器（VAE），闡釋瞭其潛在空間（Latent Space）的結構和重參數化技巧。隨後，深入講解瞭生成對抗網絡（GAN），包括其核心的生成器-判彆器博弈機製。詳細對比瞭DCGAN、WGAN、LSGAN等改進版本，並探討瞭條件GAN（Conditional GAN）在特定約束下生成圖像的能力。同時，也提及瞭擴散模型（Diffusion Models）在當前圖像生成領域展現齣的強大潛力。 第八章：時空序列分析：視頻理解與動作識彆 處理視頻數據需要結閤空間信息和時間信息。本章探討瞭如何擴展CNN以處理視頻序列。介紹瞭使用3D捲積網絡（3D CNNs）直接提取時空特徵的方法。重點分析瞭基於光流（Optical Flow）的分析方法，以及如何利用循環神經網絡（RNN/LSTM/GRU）或Transformer結構來建模時間依賴性，實現準確的動作識彆和視頻事件檢測。 第九章：模型的可解釋性與魯棒性 隨著深度模型被部署到關鍵領域，理解其決策過程和抵抗惡意攻擊變得至關重要。本章介紹瞭解釋深度學習模型“黑箱”的常用技術，如梯度可視化方法（Grad-CAM, Guided Backpropagation）如何高亮顯示輸入圖像中對決策影響最大的區域。在魯棒性方麵，探討瞭對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理，即通過微小擾動欺騙網絡，並詳細介紹瞭對抗性訓練（Adversarial Training）等防禦機製，以增強模型的安全性和可靠性。 總結與展望 本書的最後一部分對當前深度學習在計算機視覺領域取得的成就進行瞭總結，並指齣瞭未來可能的研究方嚮，如自監督學習在無標簽數據環境下的應用、神經渲染技術的發展，以及跨模態學習（如視覺-語言結閤）的進一步融閤，為讀者後續的學術研究和工程實踐提供瞭清晰的路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

這本《光影的織錦》真是讓我大開眼界！我一直對那些能捕捉瞬間之美的藝術形式著迷，而這本書深入淺齣地剖析瞭攝影的奧秘。從早期達蓋爾銀版法的粗獷顆粒，到柯達膠捲帶來的大眾化普及，再到如今數碼時代的像素洪流，作者用生動的語言串聯起瞭攝影技術發展的脈絡。我尤其喜歡它關於光綫運用部分的論述，講解瞭如何利用自然光和人造光來塑造畫麵情緒，特彆是書中提到的“黃金時刻”和“藍色時刻”，配以大量的實例照片，讓那些抽象的光學原理變得觸手可及。書中還花瞭 considerable 的篇幅介紹瞭幾位攝影大師的經典作品，分析瞭他們的構圖、色彩運用和故事敘述能力，讀來讓人受益匪淺。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本充滿人文關懷的藝術讀物，讓我對按下快門這一簡單的動作有瞭全新的認識，仿佛看到瞭鏡頭背後無數雙眼睛所凝視的世界。

评分☆☆☆☆☆

《算法的交響》這本書，為我打開瞭一扇通往數字世界的大門。作為一名對計算機科學略知一二的讀者，我一直對那些驅動我們日常使用的應用程序和服務的底層邏輯感到好奇。這本書恰好滿足瞭我的這種好奇心。作者用一種非常巧妙的方式，將復雜的算法概念化繁為簡。從基礎的排序算法，到更高級的機器學習和人工智能的原理，作者都通過形象的比喻和清晰的圖示進行瞭講解。我特彆喜歡書中關於“搜索算法”的解釋，將它比作在一本巨大的字典裏查找單詞，形象生動地展現瞭效率的重要性。書中還探討瞭算法在現實生活中的應用，比如推薦係統、自動駕駛等，讓我意識到算法並非冰冷的數學公式，而是正在深刻地改變著我們的生活。這本書的閱讀體驗，就像是聽一場精彩的交響樂，每一個音符都恰到好處，共同譜寫齣數字時代的宏偉樂章。

评分☆☆☆☆☆

《古法的韻律》這本書，讓我仿佛穿越瞭時空，親身感受到瞭古代智慧的魅力。我一直對中國傳統文化中的各種技藝和哲學思想非常感興趣，而這本書正好滿足瞭我的求知欲。作者並沒有枯燥地羅列曆史年代和事件，而是通過一個個生動的故事和細緻的描寫，展現瞭古代勞動人民的智慧和匠心。書中關於古代建築的建造過程，從選址、材料到榫卯結構的精妙，都讓我驚嘆不已。還有關於傳統醫藥的論述，講解瞭草藥的采集、炮製以及中醫的整體觀，讓我對“天人閤一”的理念有瞭更深的理解。最讓我印象深刻的是關於茶道和書法的部分，作者不僅僅是在介紹技法，更是在闡述一種生活態度和精神境界。閱讀這本書，就像是在品一杯陳年的老酒，迴味無窮，每一頁都充滿瞭曆史的厚重感和文化的底蘊。

评分☆☆☆☆☆

我最近沉迷於《星辰的低語》這本書，它帶領我踏上瞭一段令人屏息的宇宙探索之旅。作者以極富感染力的筆觸，將浩瀚星空的神秘與壯麗展現在我麵前。從行星的形成機製，到恒星的生死演變，再到星係碰撞的宏偉景象，每一章都充滿瞭令人驚嘆的科學事實和前沿理論。我特彆欣賞書中對於黑洞、暗物質和暗能量等未知領域的探討，作者並沒有簡單地拋齣一些高深的術語，而是通過生動的類比和清晰的邏輯，將這些抽象的概念轉化為易於理解的畫麵。比如，書中將蟲洞比作摺疊的紙張，將暗能量比作讓宇宙不斷膨脹的神秘力量，這些比喻極大地激發瞭我的想象力。閱讀這本書的過程，就像是在仰望夜空，感受著自身的渺小，同時也為宇宙的無窮奧秘而深深著迷。它讓我重新審視瞭我們在宇宙中的位置，並激發起對未知更深層次的渴望。

评分☆☆☆☆☆

《生命的奇跡》這本書，是一次讓我心靈得到洗滌的閱讀體驗。我一直對生命科學領域充滿敬畏，而這本書以一種非常人性化的視角，深入探索瞭生命的奧秘。作者並非僅僅羅列生物學的枯燥事實，而是通過講述一個個真實的故事，展現瞭生命頑強的韌性和令人動容的時刻。從微觀的細胞分裂，到宏觀的物種演化，再到生命在極端環境下的生存奇跡，每一部分都充滿瞭令人驚嘆的細節。我特彆喜歡書中關於“遺傳密碼”的論述，作者將DNA比作一本記錄生命藍圖的書籍，生動地解釋瞭基因如何代代相傳。書中還探討瞭生命的多樣性，展現瞭地球上各種生物的獨特之處，讓我對生命的復雜和美麗有瞭全新的認識。閱讀這本書，不僅僅是在增長知識，更是在感受生命的力量，並對生命本身産生更深的敬畏和感激。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆