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頁數:282

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出版時間:2009-12

價格:17.80元

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isbn號碼:9787545108873

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《深度學習與計算機視覺：原理、算法與實踐》 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的計算機視覺領域學習體驗。從基礎概念齣發，循序漸進地探討深度學習在計算機視覺任務中的核心原理、關鍵算法以及實際應用。全書結構清晰，內容翔實，既有理論的深度，又不乏實踐的指導。 第一部分：深度學習基礎迴顧 本部分將快速迴顧深度學習的核心概念，為後續章節奠定堅實的基礎。我們將從神經網絡的基本結構講起，包括感知機、多層感知機，並重點介紹反嚮傳播算法及其在模型訓練中的作用。激活函數、損失函數、優化器等關鍵組成部分也將得到詳細闡述，幫助讀者理解模型如何學習和優化。此外，我們還將簡要介紹捲積神經網絡（CNN）的起源和基本原理，包括捲積層、池化層、全連接層等，為進入計算機視覺領域做好準備。 第二部分：捲積神經網絡（CNN）詳解 捲積神經網絡是現代計算機視覺的基石。本部分將深入剖析CNN的各種經典和前沿架構。我們將從經典的LeNet、AlexNet、VGGNet開始，詳細講解它們的設計理念和演進過程。隨後，我們將重點介紹ResNet（殘差網絡）及其引入的殘差連接如何解決深度網絡中的梯度消失問題。Inception（GoogLeNet）係列網絡將展示多尺度特徵提取的巧妙設計。Transformer在視覺領域的應用，如Vision Transformer (ViT)及其變種，也將得到詳細介紹，揭示其在處理長距離依賴方麵的優勢。此外，我們還會探討各種捲積操作的變體，如空洞捲積、分組捲積、深度可分離捲積等，分析它們在提升模型效率和性能方麵的作用。 第三部分：計算機視覺核心任務與深度學習解決方案 本部分將聚焦計算機視覺領域的核心任務，並詳細介紹如何利用深度學習模型解決這些問題。 圖像分類 (Image Classification): 從基礎的N-way K-shot分類問題講起，介紹如何利用CNN和Transformer模型進行圖像內容的識彆和歸類。我們將探討數據增強、遷移學習、模型壓縮等技術在提升分類精度和效率方麵的應用。 目標檢測 (Object Detection): 詳細講解從兩階段檢測器（如Faster R-CNN）到一階段檢測器（如YOLO係列、SSD）的發展曆程和關鍵技術。我們將深入分析錨框（Anchor Box）、非極大值抑製（NMS）、區域提議網絡（RPN）等核心組件，並探討如何平衡檢測精度與速度。 語義分割 (Semantic Segmentation): 介紹如何利用全捲積網絡（FCN）、U-Net、DeepLab等模型實現像素級彆的分類。我們將討論上采樣、跳躍連接、空洞捲積在分割任務中的重要性，以及如何處理類彆不平衡問題。 實例分割 (Instance Segmentation): 講解Mask R-CNN等模型如何同時完成目標檢測和像素級掩碼生成。我們將分析其在檢測框和掩碼預測之間的協同工作機製。 姿態估計 (Pose Estimation): 介紹單人姿態估計和多人姿態估計的挑戰，以及基於熱力圖（Heatmap）和關鍵點（Keypoint）的檢測方法。 圖像生成 (Image Generation): 深入探討生成對抗網絡（GAN）的原理和各種變體（如DCGAN, StyleGAN, CycleGAN），以及其在圖像閤成、風格遷移、超分辨率等方麵的應用。我們還將介紹變分自編碼器（VAE）在圖像生成中的作用。 其他重要任務: 簡要介紹人臉識彆、行人重識彆、圖像字幕生成、3D計算機視覺等領域的發展和應用。 第四部分：深度學習模型訓練與優化 成功的深度學習應用離不開有效的模型訓練和優化。本部分將提供實用的指導。 數據集構建與預處理: 介紹如何收集、標注數據，以及數據清洗、歸一化、標準化等預處理技術。 損失函數設計: 探討針對不同任務設計的損失函數，如交叉熵損失、均方誤差損失、IoU損失等。 優化算法: 詳細介紹SGD、Adam、RMSprop等優化算法的工作原理，以及學習率調度策略。 正則化技術: 講解Dropout、Batch Normalization、Weight Decay等正則化技術如何防止過擬閤。 超參數調優: 介紹網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等超參數搜索方法。 模型評估指標: 詳細講解在各種任務中常用的評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、mAP、IoU等。 第五部分：深度學習在計算機視覺中的前沿應用與未來展望 本部分將帶領讀者瞭解深度學習在計算機視覺領域的最新發展和應用場景。 自動駕駛: 探討計算機視覺在感知、決策、控製等方麵的作用，如車道綫檢測、交通標誌識彆、行人檢測等。 醫療影像分析: 介紹深度學習在疾病診斷、醫學圖像分割、藥物研發等方麵的應用。 增強現實與虛擬現實: 講解計算機視覺在場景理解、物體跟蹤、三維重建等方麵的應用。 安防監控: 探討人臉識彆、行為分析、異常事件檢測等技術在安防領域的應用。 工業視覺: 介紹深度學習在産品缺陷檢測、質量控製、機器人導航等方麵的應用。 模型部署與效率優化: 簡要介紹模型壓縮、量化、剪枝等技術，以及如何在嵌入式設備上部署深度學習模型。 本書將結閤豐富的圖示和代碼示例，幫助讀者更好地理解理論知識，並能夠動手實踐。無論是希望入門深度學習在計算機視覺領域的初學者，還是希望深化理論研究或拓展應用範圍的從業者，本書都將是一份寶貴的參考資料。

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這本《圖解新教材》的包裝設計真是讓人眼前一亮，封麵色彩搭配得十分和諧，那種簡約又不失深度的感覺一下子就把我吸引住瞭。拿到手裏，厚度適中，紙張的質感也相當不錯，翻閱起來非常順滑，一點都不覺得有廉價感。我尤其欣賞它在排版上的用心，大量的留白處理得恰到好處，讓眼睛在閱讀過程中得到瞭充分的休息，不像有些教材動輒就把密密麻麻的文字塞得滿滿當當，讓人一看就頭疼。章節的劃分清晰明瞭，每一個小標題都像是路標一樣，準確地指引著我下一步該學習的方嚮。而且，書中的目錄結構設計得非常人性化，無論是想快速查閱某個知識點，還是想對整體內容有一個宏觀的把握，都顯得井井有條，效率極高。這種對細節的關注，體現瞭編著者對讀者體驗的深切考量，讓人感覺這不僅僅是一本工具書，更像是一位耐心且專業的嚮導，陪伴著讀者探索知識的旅程。從第一頁到最後一頁，這種精緻的工藝和嚴謹的布局，都讓人對接下來內容的質量充滿瞭期待。

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在檢索和使用體驗上，《圖解新教材》也展現齣超乎預期的實用性。很多教材在學完一遍之後，就束之高閣瞭，因為你很難快速找到之前學過的內容進行迴顧。這本書在這方麵做瞭非常周到的設計。書簽、索引頁的製作相當精良，尤其那個貫穿全書的“知識點快速定位係統”，簡直是我的救星。當我遇到一個似曾相識但又想不起來具體細節的問題時，不需要翻閱大量篇幅，通過幾個關鍵索引詞，就能精準定位到相關的章節和圖示。這對於考前衝刺或者日常工作中的快速查閱，提供瞭極大的便利。它真正實現瞭“工具書”的價值，而不僅僅是“閱讀書”。這種對長期使用的用戶友好性的考慮，是很多齣版物所忽略的，但恰恰是決定一本學習資料能否真正融入日常學習生活的重要因素。

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這本書的語言風格是真正做到瞭“深入淺齣”，這在學術性較強的題材中尤為難得。作者在闡述專業術語時，用詞精準嚴謹，絲毫沒有為瞭追求“通俗”而犧牲專業度，這一點非常重要。同時，在進行解釋和引導時，作者又仿佛是一位經驗豐富的導師，語調親切、富有啓發性，總能適時地穿插一些生活中的類比或者曆史上的小故事來佐證理論，使得原本可能顯得冷硬的知識變得生動有趣，富有溫度。我尤其喜歡它在總結部分的處理，通常會用一種提問式的口吻來引導讀者自我反思和批判性思考，而不是簡單地給齣標準答案。這種互動式的語言設計，極大地激發瞭我主動思考的欲望，讓我感覺我不是在被動接受信息，而是在與一位智者進行深入的探討。這本教材成功地架起瞭一座連接學術深度與大眾可讀性之間的橋梁。

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說實話，我本來對任何冠以“圖解”字樣的教材都有點保留，總擔心會流於錶麵，圖畫多而內容空洞。但是，《圖解新教材》完全顛覆瞭我的固有印象。它的圖文結閤達到瞭一個近乎完美的平衡點。那些插圖和流程圖並非簡單的裝飾，而是真正起到瞭“化繁為簡”的神奇作用。我過去在理解某個復雜概念時常常需要反復閱讀好幾遍文字纔能勉強串聯起來，但有瞭這些精妙的配圖，很多抽象的理論一下子就變得具象化瞭，邏輯關係也變得一目瞭然。比如，在講解那個曆史進程的演變時，傳統的文字描述往往是綫性敘述，容易讓人混淆因果；而這本書裏用時間軸和網狀結構圖的方式呈現，瞬間就理清瞭所有錯綜復雜的前後聯係。這種“一看就懂”的體驗，極大地提升瞭我的學習效率和自信心。它巧妙地利用視覺語言，將那些枯燥乏味、難以理解的知識點“翻譯”成瞭我們大腦更容易接收和處理的信息流，這纔是真正的“圖解”的精髓所在。

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這本書的內容組織邏輯，簡直是教科書級彆的示範。它沒有急於拋齣最深奧的概念，而是采取瞭一種非常穩健的“由淺入深，螺鏇上升”的教學策略。初學者可以非常平順地跟上節奏，每深入一個層次，都會在之前學到的知識點上進行鞏固和拓展，而不是簡單地堆砌新信息。最讓我贊嘆的是，它對知識點的“邊界”處理得非常到位。哪些是核心基礎，哪些是進階拓展，哪些是與實際應用的關聯，都被清晰地標注齣來瞭。這使得我在學習時能夠目標明確，知道當前的重點在哪裏，同時又不妨礙我對未來學習方嚮的預估。這種結構上的遞進，讓學習不再是孤立知識點的碎片化記憶，而是一個有機連接、不斷強化的整體。可以說，光是研究這本書的編排結構，本身就是一堂生動的教學法課程，它教會瞭我們如何更有效地建構知識體係。

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