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出版者:复旦大学

作者:吴强

出品人:

页数:191

译者:

出版时间:2010-5

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787309072020

丛书系列:

图书标签:

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计算机视觉中的深度学习：从理论到实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的指南，探索当前计算机视觉领域的核心技术——深度学习。本书不仅涵盖了深度学习的基础理论，更侧重于其实际应用，通过大量的案例研究和代码示例，帮助读者掌握如何利用先进的神经网络模型解决复杂的视觉任务。 第一部分：深度学习基础与视觉认知 第1章：计算机视觉的演进与深度学习的兴起 本章首先追溯了传统计算机视觉方法的发展历程，从早期的特征工程、边缘检测到几何建模，分析了它们的局限性，特别是在处理复杂场景和光照变化时的不足。随后，重点介绍了深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现如何彻底改变了这一领域。我们将讨论人工神经网络的基本原理、激活函数的作用，以及梯度下降法在模型训练中的核心地位。 第2章：卷积神经网络（CNN）的构建模块 本章是全书的技术基石。我们将细致剖析CNN的各个关键组成部分。首先深入探讨卷积层，理解不同滤波器（核）的作用、感受野的概念以及步长（Stride）和填充（Padding）对特征图尺寸的影响。接着，我们将讲解池化层（Pooling）——包括最大池化和平均池化——在实现空间不变性和降低维度上的作用。随后，介绍批量归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程并加速收敛，以及现代网络中使用的正则化技术，如Dropout。 第3章：经典的CNN架构解析 为了让读者对“好”的网络结构有一个直观认识，本章详细解读了里程碑式的CNN模型。我们将从LeNet-5开始，逐步过渡到AlexNet如何证明深度学习的威力。随后，重点剖析VGGNet的深度优势，GoogLeNet（Inception网络）如何通过多尺度特征提取模块有效控制参数量，以及ResNet（残差网络）中残差连接（Skip Connections）在解决深度网络梯度消失问题中的革命性意义。最后，简要介绍DenseNet和MobileNet等针对特定场景优化的网络结构。 第二部分：核心视觉任务的深度实现 第4章：图像分类的进阶策略 图像分类是深度学习在视觉领域最直接的应用。本章将超越基础的分类任务，探讨如何处理类别不平衡问题（如使用焦点损失 Focal Loss），以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）和预训练模型（如ImageNet上训练的模型）快速适应新数据集。此外，我们还将讨论模型的可解释性（XAI）方法，例如Grad-CAM，帮助理解模型做出决策的依据。 第5章：目标检测的演进：从两阶段到一阶段 目标检测要求模型不仅要识别物体，还要精确定位其边界框。本章将全面对比两大主流检测范式。首先，详细拆解R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN），理解区域提议网络（RPN）如何高效生成候选框。接着，转向速度更快的单阶段检测器，深入分析YOLO（You Only Look Once）系列的迭代过程（如YOLOv3, YOLOv5/v7/v8），以及SSD（Single Shot Detector）的工作原理。重点讨论交并比（IoU）在定位精度评估中的核心作用。 第6章：语义分割与实例分割 分割任务是对像素级别的理解。本章首先介绍语义分割，重点解析全卷积网络（FCN）的概念，以及U-Net架构如何利用跳跃连接（Skip Connections）融合深层语义信息和浅层细节信息，广泛应用于医学图像分析。随后，转向更复杂的实例分割，详细讲解Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN，在边界框回归和分类的基础上增加实例掩膜（Mask）的预测。 第7章：姿态估计与人脸识别 本章关注对人体结构和个体身份的识别。在姿态估计方面，我们将探讨自上而下（Top-Down）和自下而上（Bottom-Up）两种主流方法，分析如何通过关键点检测（Keypoint Detection）来重建人体骨架。在人脸识别部分，本书将聚焦于深度度量学习，解释对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）如何训练出具有高区分性的嵌入向量（Embeddings），并讨论当前主流的人脸验证技术（如ArcFace）。 第三部分：高级主题与前沿技术 第8章：生成模型：GANs与扩散模型 生成模型是深度学习在创造性任务中的体现。本章将深入探讨生成对抗网络（GANs）的结构，包括生成器和判别器的博弈过程，并分析WGAN（Wasserstein GAN）等改进版本如何解决训练不稳定的问题。随后，将目光转向当前生成领域的新宠——扩散模型（Diffusion Models，如DDPM），解释其前向加噪和反向去噪的机制，及其在高质量图像合成中的卓越表现。 第9章：Transformer架构在视觉领域的应用 Transformer架构源自自然语言处理，但已成为视觉领域不可忽视的力量。本章将详细介绍Vision Transformer (ViT)，阐述如何将图像分割成Patches并作为序列输入到标准的Transformer编码器中。我们将讨论自注意力机制（Self-Attention）如何捕获全局依赖关系，以及Swin Transformer等分层结构如何兼顾效率和局部信息捕捉能力。 第10章：模型优化、部署与未来展望 本章聚焦于如何将训练好的模型投入实际应用。我们将讨论模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术如何压缩模型体积并加速推理速度，同时尽量保持精度。介绍ONNX等通用中间表示格式在跨平台部署中的作用。最后，展望计算机视觉未来的发展方向，包括神经辐射场（NeRF）在三维重建中的潜力，以及多模态学习的融合趋势。 本书特色： 实践导向： 每一章节的核心算法都配有使用主流框架（如PyTorch或TensorFlow）实现的详细代码示例，方便读者动手实践。 理论深度： 不仅罗列模型，更深入剖析其背后的数学原理和结构创新点，确保读者知其然更知其所以然。 全面覆盖： 涵盖了从基础CNN到前沿的生成模型和Transformer，为专业研究人员和工程应用人员提供了完整的知识体系。

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