具体描述
这是一部从技术原理、算法和工程实践3个维度系统讲解图像识别的著作，由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写。
在知识点的选择上，本书广度和深度兼顾，既能让完全没有基础的读者迅速入门，又能让有基础的读者深入掌握图像识别的核心技术；在写作方式上，本书避开了复杂的数学公式及其推导，从问题的前因后果 、创造者的思考过程，利用简单的数学计算来做模型分析和讲解，通俗易懂。更重要的是，本书不仅仅是聚焦于技术，而是将重点放在了如何用技术解决实际的业务问题。
全书一共13章：
第1-2章主要介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建；
第3-6章详细讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理；
第7章讲解了如何利用PyTorch来实现神经网络的图像分类，专注于实操，是从基础向高阶的过渡；
第8-12章深入讲解了图像识别的核心技术及其原理，包括卷积神经网络、目标检测、分割、产生式模型、神经网络可视化等主题；
第13章从工程实践的角度讲解了图像识别算法的部署模式。
购买本书的读者请在http://www.hzcourse.com/web/refbook/detail/8376/226
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作者简介
魏溪含
爱丁堡大学人工智能硕士，阿里巴巴达摩院算法专家，在计算机视觉、大数据领域有8年以上的算法架构和研发经验。
在大数据领域，曾带领团队对阿里巴巴个性化推荐系统进行升级；计算机视觉领域，主导并攻克了光伏EL全自动瑕疵识别的世界难题，并在行为识别领域带领团队参赛打破世界纪录等。
涂铭
阿里巴巴数据架构师，对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。在工业领域曾参与了燃煤优化、设备故障诊断项目，正泰光伏电池片和组件EL图像检测项目；在自然语言处理方面，担任导购机器人项目的架构师，主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通过自然语言检索产品库，在项目中构建了NoSQL+文本检索等大数据架构，也同时负责问答对的整理和商品属性的提取，带领NLP团队构建语义解析层。
张修鹏
毕业于中南大学，阿里巴巴技术发展专家，长期从事云计算、大数据、人工智能与物联网技术的商业化应用，在阿里巴巴首次将图像识别技术引入工业，并推动图像识别产品化、平台化，擅于整合前沿技术解决产业问题，主导多个大数据和AI为核心的数字化转型项目成功实施，对技术和商业结合有着深刻的理解。
目录信息
第1章 机器视觉在行业中的应用1
1.1 机器视觉的发展背景1
1.1.1 人工智能1
1.1.2 机器视觉2
1.2 机器视觉的主要应用场景3
1.2.1 人脸识别3
1.2.2 视频监控分析4
1.2.3 工业瑕疵检测5
1.2.4 图片识别分析6
1.2.5 自动驾驶/驾驶辅助7
1.2.6 三维图像视觉8
1.2.7 医疗影像诊断8
1.2.8 文字识别9
1.2.9 图像/视频的生成及设计9
1.3 本章小结10
第2章 图像识别前置技术11
2.1 深度学习框架11
2.1.1 Theano11
2.1.2 Tensorflow12
2.1.3 MXNet13
2.1.4 Keras13
2.1.5 PyTorch14
2.1.6 Caffe14
2.2 搭建图像识别开发环境15
2.2.1 Anaconda15
2.2.2 conda18
2.2.3 Pytorch的下载与安装19
2.3 Numpy使用详解20
2.3.1 创建数组20
2.3.2 创建Numpy数组22
2.3.3 获取Numpy属性24
2.3.4 Numpy数组索引25
2.3.5 切片25
2.3.6 Numpy中的矩阵运算26
2.3.7 数据类型转换27
2.3.8 Numpy的统计计算方法28
2.3.9 Numpy中的arg运算29
2.3.10 FancyIndexing29
2.3.11 Numpy数组比较30
2.4 本章小结31
第3章 图像分类之KNN算法32
3.1 KNN的理论基础与实现32
3.1.1 理论知识32
3.1.2 KNN的算法实现33
3.2 图像分类识别预备知识35
3.2.1 图像分类35
3.2.2 图像预处理36
3.3 KNN实战36
3.3.1 KNN实现MNIST数据分类36
3.3.2 KNN实现Cifar10数据分类41
3.4 模型参数调优44
3.5 本章小结48
第4章 机器学习基础49
4.1 线性回归模型49
4.1.1 一元线性回归50
4.1.2 多元线性回归56
4.2 逻辑回归模型57
4.2.1 Sigmoid函数58
4.2.2 梯度下降法59
4.2.3 学习率的分析61
4.2.4 逻辑回归的损失函数63
4.2.5 Python实现逻辑回归66
4.3 本章小结68
第5章 神经网络基础69
5.1 神经网络69
5.1.1 神经元70
5.1.2 激活函数72
5.1.3 前向传播76
5.2 输出层80
5.2.1 Softmax80
5.2.2 one-hotencoding82
5.2.3 输出层的神经元个数83
5.2.4 MNIST数据集的前向传播83
5.3 批处理85
5.4 广播原则87
5.5 损失函数88
5.5.1 均方误差88
5.5.2 交叉熵误差89
5.5.3 Mini-batch90
5.6 最优化91
5.6.1 随机初始化91
5.6.2 跟随梯度（数值微分）92
5.7 基于数值微分的反向传播98
5.8 基于测试集的评价101
5.9 本章小结104
第6章 误差反向传播105
6.1 激活函数层的实现105
6.1.1 ReLU反向传播实现106
6.1.2 Sigmoid反向传播实现106
6.2 Affine层的实现107
6.3 Softmaxwithloss层的实现108
6.4 基于数值微分和误差反向传播的比较109
6.5 通过反向传播实现MNIST识别111
6.6 正则化惩罚114
6.7 本章小结115
第7章 PyTorch实现神经网络图像分类116
7.1 PyTorch的使用116
7.1.1 Tensor116
7.1.2 Variable117
7.1.3 激活函数118
7.1.4 损失函数120
7.2 PyTorch实战122
7.2.1 PyTorch实战之MNIST分类122
7.2.2 PyTorch实战之Cifar10分类125
7.3 本章小结128
第8章 卷积神经网络129
8.1 卷积神经网络基础129
8.1.1 全连接层129
8.1.2 卷积层130
8.1.3 池化层134
8.1.4 批规范化层135
8.2 常见卷积神经网络结构135
8.2.1 AlexNet136
8.2.2 VGGNet138
8.2.3 GoogLeNet140
8.2.4 ResNet142
8.2.5 其他网络结构144
8.3 VGG16实现Cifar10分类145
8.3.1 训练146
8.3.2 预测及评估149
8.4 本章小结152
8.5 参考文献152
第9章 目标检测153
9.1 定位+分类153
9.2 目标检测155
9.2.1 R-CNN156
9.2.2 Fast R-CNN160
9.2.3 Faster R-CNN162
9.2.4 YOLO165
9.2.5 SSD166
9.3 SSD实现VOC目标检测167
9.3.1 PASCAL VOC数据集167
9.3.2 数据准备170
9.3.3 构建模型175
9.3.4 定义Loss178
9.3.5 SSD训练细节181
9.3.6 训练186
9.3.7 测试189
9.4 本章小结190
9.5 参考文献191
第10章 分割192
10.1 语义分割193
10.1.1 FCN193
10.1.2 UNet实现裂纹分割196
10.1.3 SegNet209
10.1.4 PSPNet210
10.2 实例分割211
10.2.1 层叠式212
10.2.2 扁平式212
10.3 本章小结213
10.4 参考文献214
第11章 产生式模型215
11.1 自编码器215
11.2 对抗生成网络215
11.3 DCGAN及实战217
11.3.1 数据集218
11.3.2 网络设置220
11.3.3 构建产生网络221
11.3.4 构建判别网络223
11.3.5 定义损失函数224
11.3.6 训练过程224
11.3.7 测试227
11.4 其他GAN230
11.5 本章小结235
11.6 参考文献235
第12章 神经网络可视化236
12.1 卷积核236
12.2 特征层237
12.2.1 直接观测237
12.2.2 通过重构观测239
12.2.3 末端特征激活情况243
12.2.4 特征层的作用244
12.3 图片风格化245
12.3.1 理论介绍245
12.3.2 代码实现247
12.4 本章小结255
12.5 参考文献255
第13章 图像识别算法的部署模式257
13.1 图像算法部署模式介绍257
13.2 实际应用场景和部署模式的匹配262
13.3 案例介绍264
13.4 本章小结265
· · · · · · (收起)
读后感
书中的内容写的还好，从最基本的开始步步深入，而且模型很多，总体来说写的不错！但是书中开放的 github 地址有错误，有人知道正确的源码地址是啥吗？！简直了。。。。。。。。。。。知道的源码地址的希望公开一下！ 挺急的。。。。。。。。。。。。 谢了 ...
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机工的这套“智能系统与技术丛书”我买了不少，已经在书架上能排一排了，里面好书不少，这本书尤为好，适合入门，也适合提高，理论深浅得当，案例也很丰富。 机工的这套“智能系统与技术丛书”我买了不少，已经在书架上能排一排了，里面好书不少，这本书尤为好，适合入门，也适...
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用户评价
读这本书就像是在一场技术盛宴中畅游，每一种技术都如同精美的菜肴，既有理论的深度，又有实践的指导。我之前对深度学习的理解一直比较零散，很多概念都是点状的，难以形成体系。这本书就如同一个精巧的线索，将所有分散的知识点串联起来，构建起一个完整而清晰的图像识别知识体系。从最基础的感知机，到多层感知机，再到卷积神经网络的各种变体，以及一些更高级的迁移学习、数据增强等技术，都得到了非常详尽的讲解。我尤其欣赏作者在讲解过程中，不断强调“直觉”的重要性，用通俗易懂的方式去解释复杂的数学公式和模型结构，这让我在学习过程中感受不到太大的压力，反而充满乐趣。而且，书中提供的代码实现，不仅仅是简单的demo，而是包含了对代码的详细解释和优化建议，这对于想要深入理解算法细节并加以改进的学习者来说，非常有价值。我感觉这本书不只是教会我“怎么做”，更教会我“为什么这么做”，以及“如何做得更好”。
这本书真是让我大开眼界！我一直对人工智能和它在各个领域的应用非常感兴趣，特别是图像识别，感觉就像科幻电影里的场景一样。然而，我之前接触到的资料大多停留在概念层面，讲讲AI多么厉害，但具体是怎么实现的，却是一笔带过，让人摸不着头脑。这本书的出现，就像为我打开了一扇通往神奇世界的大门。从一开始的数学基础，到核心的神经网络模型，再到各种复杂的卷积神经网络、循环神经网络，作者都进行了非常细致的讲解。我特别喜欢它循序渐进的风格，不会一开始就扔出晦涩难懂的公式，而是先用直观的比喻和图示来解释概念，然后再逐步引入数学推导。这让我感觉自己不是在死记硬背，而是在真正理解原理。更让我惊喜的是，书中还提供了大量的代码示例，并且很多是基于当下流行的深度学习框架，比如TensorFlow和PyTorch。这意味着我不仅可以学习理论，还可以亲手实践，将学到的知识应用到实际项目中。这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说，简直太棒了！我迫不及待地想要跟着书中的例子，自己搭建模型，训练图像识别系统，看看能否让机器“看懂”世界。
最近我一直在寻找一本能够系统性地梳理图像识别技术发展脉络的书籍，这本书的出现让我眼前一亮。它不仅仅是简单地罗列各种算法，而是将图像识别的发展历程巧妙地融入其中，让我们能够更好地理解为什么会出现新的技术，以及这些技术是如何解决先前问题的。从早期基于手工特征的识别方法，到后来深度学习的兴起，再到如今各种更先进的卷积神经网络架构，作者都做了非常清晰的梳理。我尤其喜欢的是它在介绍各种模型时，不仅仅停留在“是什么”，而是深入到“为什么这么设计”，例如解释了残差连接如何解决深层网络训练难题，或者注意力机制如何让模型更专注于关键信息。这让我觉得不仅仅是在学习技术，更是在学习一种思考问题和解决问题的方法。书中的案例分析也非常有启发性，它展示了如何将理论知识应用于解决实际的图像识别问题，比如人脸识别、物体检测、图像分割等。这些都让我对图像识别的实际应用有了更深的认识，也激发了我未来将其应用于自己项目中的热情。
作为一名刚刚入门深度学习的研究生，我深切体会到理论知识与实际操作之间的鸿沟。很多时候，我们会在各种论文和博客中看到令人惊叹的成果，但一旦自己着手去复现，就会发现问题层出不穷。这本书恰恰填补了这一空白。它的内容设计得非常贴合学术研究的需求，不仅仅满足于对概念的解释，更深入地探讨了不同算法的优劣、适用场景以及调优技巧。作者在讲解每个模型时，都会从其背后的数学原理出发，分析其结构和计算过程，然后引申到实际应用中可能遇到的挑战，比如过拟合、欠拟合、梯度消失等问题，并给出相应的解决方案。我特别欣赏的是，书中对一些经典模型（如AlexNet、VGG、ResNet）的拆解分析，不仅让我们了解了它们是如何一步步演进的，还让我们明白了设计这些模型的关键思想。而且，书中对损失函数、优化器、正则化等训练过程中的重要环节也做了详尽的阐述，这对于提升模型性能至关重要。总的来说，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，带领我穿越深度学习的迷宫，少走弯路，高效地掌握这项前沿技术。
这本书的实用性绝对超乎我的想象！我之前看过不少关于深度学习和图像识别的书籍，但很多都偏重理论，或者代码示例老旧，跟不上技术发展的步伐。这本书在这方面做得非常出色。它紧跟最新的技术趋势，讲解的都是当前最主流、最有效的算法和模型。而且，作者在介绍每一个算法时，都会附带清晰的代码实现，并且这些代码都使用了最新的深度学习框架，这让我可以非常方便地将书中的知识应用到实际项目中。我特别喜欢的是，它在介绍一些高级主题时，比如模型部署、性能优化等，也进行了详细的讲解，这对于我这种希望将模型应用到实际生产环境中的开发者来说，简直是福音。书中还提供了一些实际应用案例的分析，让我能够更好地理解如何在真实世界中应用这些技术。总而言之，这本书不仅能帮助我打下坚实的理论基础，更能让我快速上手，解决实际问题。
买了涂铭老师写的《Python自然语言里处理实战》，内容不错，这本书也果断买了，内容质量又上了一个新台阶，已经成为涂铭老师的忠粉了。
（读文学书没用，确实没用。 没用就没用在让你觉得自己比别人有文化。但其实不过是比普通人多知道一些“就算不知道也饿不死”的事实而已。） 而读专业书有用，真的有用。 有用就有用在读了半天，能发现自己真的是个傻子。人还是贵在自知。我天天这样读到半夜，今天突然顿悟了:原来我没长脑子。
买了涂铭老师写的《Python自然语言里处理实战》，内容不错，这本书也果断买了，内容质量又上了一个新台阶，已经成为涂铭老师的忠粉了。
想学习图像识别，但是苦于很多书只有代码和文字，脑子转不过来。这本书图文并茂，而且是全彩色的，非常容易理解，解决了很多不必要的阅读问题，感恩。
这本书用代码完整实现了各种深度学习的算法，非常简洁明了，让人看过就会想动手实操，优秀的作品。
