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☆☆☆☆☆

出版者:Morgan & Claypool Publishers

作者:Kristen Grauman

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2011-4-19

价格:USD 45.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781598299687

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• textbook
• 青春
• 牛人
• 计算机视觉
• 图像识别
• 深度学习
• 机器学习
• 模式识别
• 人工智能
• 卷积神经网络
• 目标检测
• 图像分类
• 视觉感知

《深度探寻：感知世界的奥秘》 在浩瀚的视觉信息海洋中，我们如何才能精准识别并理解眼前的万事万物？《深度探寻：感知世界的奥秘》一书，正是致力于解开这个引人入胜的谜题。它并非一本专注于某个特定领域或技术细节的工具书，而是一场关于“看见”本身哲学的深度对话，一次对人类视觉感知机制的宏观探索。 本书将带领读者踏上一段跨越多个学科的知识之旅。我们将从生物学的视角出发，审视眼睛这一精妙的感官器官是如何将光线转化为神经信号的。通过解析视网膜的结构、感光细胞的工作原理以及视觉通路在神经系统中的传递过程，读者将对视觉信号的初步处理过程有一个清晰的认识。这部分内容将深入浅出地介绍神经科学的前沿发现，揭示大脑如何构建我们所感知到的三维世界，以及色彩、形状、运动等视觉元素的编码机制。 随后，我们将转向心理学的领域。在这里，我们探讨的是“如何理解”我们所“看见”的内容。本书将深入研究知觉心理学中的经典理论，例如格式塔原则，解释大脑如何自动地将分散的视觉元素组织成有意义的整体。我们将讨论注意力在视觉信息处理中的关键作用，以及我们是如何在海量信息中聚焦于特定对象的。此外，还会触及记忆对视觉识别的影响，以及过去的经验如何塑造我们当前的感知，使得我们能够快速而准确地认出熟悉的事物。 更进一步，《深度探寻：感知世界的奥秘》将目光投向了认知科学的广阔图景。我们将探索人类思维在视觉理解中的角色，包括推理、联想、以及我们如何通过已有知识框架来解释和分类我们所见。书中将讨论概念形成的过程，以及抽象思维如何影响我们对具体视觉输入的解读。读者将了解到，视觉识别并非简单的“图像匹配”，而是一个涉及高级认知功能的复杂互动过程。 与此同时，本书也为我们打开了哲学的大门。我们将审视“看见”与“认识”之间的深刻联系，探讨主观体验与客观现实之间的界限。通过哲学思辨，我们将深入思考意识在视觉感知中的位置，以及我们对世界的理解是否完全依赖于我们能够“看见”的东西。这里将引入关于具身认知、现象学以及认识论的一些前沿观点，引发读者对自身感知本质的深刻反思。 《深度探寻：感知世界的奥秘》还不会回避技术进步对我们理解视觉所带来的启发。虽然本书不聚焦于具体的算法或编程实现，但它会探讨人工智能在模拟和理解人类视觉能力方面取得的进展，并以此为参照，反思人类自身视觉系统的独特之处和优势。这种跨学科的比较，有助于读者更全面地认识到视觉认知的复杂性和多维度。 总而言之，《深度探寻：感知世界的奥秘》并非一本教授读者如何“识别图像”的书，而是一本引导读者“理解看见”的书。它将以一种引人入胜的方式，系统地梳理从生物学基础到心理学机制，再到认知科学和哲学层面的深度洞察，最终帮助读者构建一个关于视觉感知世界的完整而深刻的认知框架。这本书将为任何对人类感知能力、对我们如何与世界建立联系感到好奇的人士提供一次深刻的思想启迪。它是一次关于“看见”的普世探索，一场触及人类认知核心的智力冒险。

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从装帧和排版来看，这是一本制作精良的书籍，印刷质量上乘，图表清晰，但这种视觉上的舒适感却无法弥补内容上的结构性缺陷。特别是在讨论到数据增强（Data Augmentation）部分时，我感到强烈的失落。数据增强是提升模型泛化能力的关键一环，但书中对这一主题的处理保守得令人费解。它仅仅列举了翻转、裁剪、色彩抖动等基础操作，对于诸如Mixup、CutMix，乃至更高级的基于学习的扰动生成方法（如Adversarial Augmentation）几乎没有提及。这就像在教人烹饪时，只介绍了切菜和烧水，却完全跳过了调味和火候的艺术。更重要的是，书中对“偏见”和“公平性”的讨论完全是缺失的。在一个日益关注AI伦理的今天，一本关于视觉识别的权威著作，如果不能深入探讨训练数据集中固有的偏见如何导致模型在特定人群或物体类别上的系统性失败，并提供缓解策略，那么它在指导当代应用方面就失去了重要的一环，显得过于理想化和不负责任。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑让我感到困惑，它似乎在努力涵盖所有已知的识别范式，但最终导致的结果是每一部分都浅尝辄止，缺乏一条清晰、连贯的演进主线。作者在介绍传统特征工程方法时，投入的笔墨几乎与介绍当前最先进的端到端学习方法相当，这种权重分配在技术飞速迭代的领域内是极其不合理的。我期待看到的是一条清晰的脉络：从早期的手工特征（如SIFT/HOG）如何被卷积网络取代，再到卷积网络如何面临全局上下文理解的挑战，最终过渡到注意力机制和自监督学习的崛起。然而，书中更像是将不同时代的论文摘要拼凑在一起，不同章节间的衔接生硬，仿佛不同的作者在不同的时间点草草完成各自的任务。这种零散的结构，使得读者很难建立起一个系统的、历史性的认知框架，去理解为什么某些技术路线被淘汰，而另一些被发扬光大。读完后，我感觉自己掌握了很多零碎的知识点，却仍然无法构建起一个坚固的认知高塔。

评分☆☆☆☆☆

这部名为《Visual Object Recognition》的书籍，从目录上看，似乎是一本深入探讨计算机视觉领域中物体识别技术的专业著作。然而，尽管标题直指核心，我阅读完后发现，它在许多我期待深入了解的关键领域，却显得捉襟见肘，甚至可以说是避重就轻了。例如，在介绍深度学习模型的最新进展时，作者似乎更倾向于罗列一些早期的经典架构，对于近年来，尤其是在大规模数据集上展现出惊人泛化能力的Transformer-based模型，提及得非常有限，仿佛这本书的知识体系定格在了几年前的某个时间点。我原本期待能在其中找到关于如何高效处理小目标检测的最新策略，或是关于跨域适应性（Domain Adaptation）方面的前沿研究，但书中对这些“硬骨头”问题的探讨都显得非常表面化，提供的解决方案也大多是教科书式的基础方法，缺乏实战中可以立即应用的高级技巧和优化思路。更令人失望的是，书中对模型可解释性（Explainability）的讨论几乎没有涉及，在一个越来越强调“信任AI”的时代，缺乏对决策过程透明度的探讨，无疑是巨大的缺憾。整体来看，它更像是一本面向初学者的概览性教材，而非一部能引导资深研究者或工程师探索前沿的权威参考。它成功地介绍了“是什么”，但对于“如何做到最好”以及“未来将走向何方”，却显得力不从心。

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这本书的习题和案例研究部分，是我认为最能体现其“年代感”的地方。如果说理论部分是停滞的，那么实践部分则是彻底的脱节。几乎所有的代码示例都基于一个非常老旧的Python版本和过时的深度学习框架API。对于一个试图学习如何使用PyTorch 2.0或TensorFlow Keras最新模块的读者来说，试图运行书中的任何一个示例代码都需要花费大量时间进行版本降级和API迁移，这本身就是一种巨大的时间浪费。更不用说，书中对GPU加速、并行计算的讨论完全停留在单卡、CPU辅助的层面，完全没有涉及现代分布式训练框架如DDP（Distributed Data Parallel）的使用方法和最佳实践。这样的实践指导，对于希望在工业界或大型研究机构中工作的读者来说，价值几乎为零。它提供了一个“历史快照”，而非“操作手册”。我需要的是一本能让我今天就能高效启动、明天就能部署到云端的指南，而不是一本需要我维护一个古董级开发环境才能勉强运行的参考书。

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翻开这本书，一股浓厚的学术气息扑面而来，然而，这种“学术”似乎更多体现在对数学推导的冗长展示，而非对实际工程挑战的深刻洞察上。对于一个致力于将理论转化为生产力的开发者而言，我更希望看到的是关于模型部署效率、内存占用优化，以及如何在资源受限的边缘设备上实现实时识别的详尽案例和性能对比。书中花了大篇幅去论证某个特定损失函数的数学收敛性，但当我们真正尝试将一个略微复杂的网络部署到实际生产环境中时，那些抽象的证明并不能直接告诉我，我应该选择哪种量化策略（Quantization Strategy）才能在保持95%精度的前提下，将推理速度提升三倍。书中提及的基准测试（Benchmark）数据集也显得陈旧，缺乏对诸如高动态范围（HDR）图像、复杂遮挡场景或极端天气条件下的鲁棒性测试。这种对“理想化环境”的偏执，使得这本书在指导实际项目时，显得有些不接地气，更像是为那些只在模拟器中工作的研究人员准备的“象牙塔”读物。

评分☆☆☆☆☆

Visual Object Recognition 的 CookBook， 和别人谈起时，不至于什么也不知道。关键是作者还是以美女和大牛的结合体。

评分☆☆☆☆☆

脉络非常清晰，可当入门手册了解。若想知道更多的细节，需要有非常牢固的基础知识，阅读里面引用的大部分文献。

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Visual Object Recognition 的 CookBook， 和别人谈起时，不至于什么也不知道。关键是作者还是以美女和大牛的结合体。

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脉络非常清晰，可当入门手册了解。若想知道更多的细节，需要有非常牢固的基础知识，阅读里面引用的大部分文献。

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脉络非常清晰，可当入门手册了解。若想知道更多的细节，需要有非常牢固的基础知识，阅读里面引用的大部分文献。