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出版者:McGraw-Hill

作者:Roddy, Dennis

出品人:

頁數:636

译者:

出版時間:2006-1

價格:$ 112.94

裝幀:HRD

isbn號碼:9780071462983

叢書系列:

圖書標籤:

• 衛星通信
• 無綫通信
• 通信工程
• 信號處理
• 天綫技術
• 軌道力學
• 調製解調
• 多址接入
• 衛星係統
• 微波技術

深度學習在計算機視覺中的前沿應用與實踐 作者： [此處填寫作者姓名，例如：張偉，李芳] 齣版社： [此處填寫齣版社名稱，例如：電子工業齣版社] 齣版日期： [此處填寫具體日期，例如：2024年5月] --- 內容簡介 本書係統而深入地探討瞭當前人工智能領域中最具活力和影響力的分支之一——深度學習（Deep Learning）在計算機視覺（Computer Vision, CV）領域的前沿應用、核心理論與實踐方法。本書旨在為從事人工智能研究、計算機視覺工程師、數據科學傢以及相關專業的高年級本科生和研究生提供一本既具理論深度又富含實際操作指導的參考手冊。 在信息爆炸的時代，機器“看懂”世界的能力已成為衡量人工智能水平的關鍵指標。計算機視覺不再局限於簡單的圖像識彆，而是發展成為涉及目標檢測、語義分割、姿態估計、三維重建乃至視頻理解等復雜任務的綜閤性學科。深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其演變模型，已成為解決這些難題的基石。 本書結構清晰，從基礎概念的紮實建立入手，逐步深入到最新的研究熱點和工程實踐。全書共分為七個主要部分，力求覆蓋從理論基礎到尖端應用的完整鏈條。 第一部分：深度學習與計算機視覺的基礎迴溯 本部分首先迴顧瞭傳統計算機視覺的經典方法，為理解深度學習的革命性優勢奠定基礎。隨後，詳細介紹瞭深度學習的核心組件：人工神經網絡的基本架構、激活函數（如ReLU、Leaky ReLU、Swish）、優化器（如SGD、AdamW）以及正則化技術（如Dropout、Batch Normalization）。 重點章節深入解析瞭捲積神經網絡（CNN）的構建原理，包括捲積層、池化層和全連接層的數學模型及其在圖像特徵提取中的作用。我們將分析經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception係列）和ResNet，剖析其設計思想如何解決瞭深度網絡訓練中的梯度消失和模型復雜度問題。 第二部分：核心視覺任務的深度模型解析 本部分聚焦於計算機視覺領域最核心的三大任務，並詳細介紹瞭支持這些任務的深度學習模型。 目標檢測（Object Detection）： 我們將全麵對比兩大主流技術路綫：兩階段檢測器（如R-CNN係列：Fast R-CNN, Faster R-CNN）和一階段檢測器（如YOLO係列、SSD）。對於YOLO係列（包括v5、v7、v8等最新變體），本書不僅講解瞭其實時性背後的巧妙設計，還分析瞭Anchor-free機製的興起。 語義與實例分割（Segmentation）： 講解瞭FCN（全捲積網絡）如何開創瞭像素級分類的先河。隨後，詳述瞭U-Net結構在醫學圖像分析中的成功應用，以及Mask R-CNN如何將目標檢測與實例分割完美結閤。最新的Transformer-based分割模型（如SETR）也會被納入討論範圍。 深度估計與姿態估計： 探討瞭如何利用單目或雙目圖像進行深度信息恢復，以及在人體關鍵點檢測中的先進方法，例如Hourglass網絡和Heatmap預測機製。 第三部分：Transformer的視覺革命 近年來，基於注意力機製的Transformer模型在自然語言處理領域取得瞭巨大成功後，正迅速滲透到計算機視覺領域。本部分將專門探討這一顛覆性的進展。 我們將從Vision Transformer (ViT) 的結構入手，詳細解析其如何將圖像切塊（Patching）並轉化為序列數據，實現全局上下文的有效建模。隨後，我們將介紹如何將自注意力機製與其他捲積組件進行有效融閤，催生齣如Swin Transformer等層次化、更具效率的視覺模型，它們在各種下遊任務中展現齣瞭超越傳統CNN的性能。 第四部分：模型訓練、優化與部署 理論知識的掌握必須輔以高效的工程實踐。本部分著重於深度學習模型的全生命周期管理。 數據增強與閤成： 介紹如何利用幾何變換、色彩空間調整以及更復雜的如Mixup、CutMix等數據混閤技術來增強模型的泛化能力。對於數據稀疏的領域，我們將討論使用GANs（生成對抗網絡）進行數據閤成的方法。 高效訓練策略： 涵蓋遷移學習、預訓練模型的微調（Fine-tuning）技巧。討論學習率調度策略（如Cosine Annealing）和梯度纍積等方法，以應對超大規模模型的訓練需求。 模型量化與加速： 針對模型部署到邊緣設備或資源受限環境的需求，本書詳述瞭模型剪枝（Pruning）、權重共享、低秩分解以及浮點數到整數量化（如INT8）的技術，確保模型在保持高精度的同時實現推理加速。 第五部分：生成模型與視覺閤成 生成模型是AI領域最引人入勝的方嚮之一。本部分聚焦於如何利用深度學習“創造”新的視覺內容。 詳細解析瞭生成對抗網絡（GANs）的結構、訓練挑戰（如模式崩潰）和高級變體（如StyleGAN係列在人臉閤成中的突破）。此外，本書也深入探討瞭近年來興起的擴散模型（Diffusion Models），如DDPM及其在高質量圖像生成、圖像修復和條件生成（如文本到圖像生成）中的卓越錶現。 第六部分：前沿交叉領域探索 計算機視覺的未來在於與其他學科的深度融閤。本部分將展示深度學習在以下交叉領域的前沿應用： 1. 多模態學習： 探討如何利用對比學習（如CLIP）將視覺信息與文本信息對齊，實現零樣本（Zero-shot）分類和跨模態檢索。 2. 視頻理解： 從動作識彆（Action Recognition）到視頻目標跟蹤（MOT），分析如何有效建模時間維度上的依賴關係。 3. 可解釋性AI (XAI) 在CV中的應用： 介紹Grad-CAM、LIME等技術，以揭示深度網絡做齣決策的內在邏輯，增強係統的可靠性和透明度。 第七部分：實戰項目與代碼實現 本書的每一核心理論講解後，都附帶有基於主流深度學習框架（如PyTorch）的僞代碼或關鍵實現片段。最終部分將提供至少兩個完整的端到端項目實例，指導讀者從數據準備、模型構建、訓練調優到最終評估的全過程。 --- 讀者對象 計算機科學、電子工程、自動化等專業的高年級本科生和研究生。 希望將深度學習應用於視覺任務的軟件工程師和算法開發人員。 緻力於AI研究的學者和科研人員。 推薦理由 本書的獨特之處在於其對“深度”的追求，它不僅停留在介紹現有模型的錶麵，更深入挖掘瞭這些模型背後的數學原理和創新動機。通過對最新研究成果（特彆是Transformer和擴散模型）的收錄和係統化梳理，本書確保瞭內容的先進性與實用性，是讀者全麵掌握現代計算機視覺核心技術的必備指南。閱讀本書，讀者將能構建起從基礎理論到工程實現的堅實橋梁，從而在快速發展的AI浪潮中占據有利地位。

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