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出版者:第1版 (2003年7月29日)

作者:孙志礼等编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003年7月29日

价格:30.0

装帧:平装

isbn号码:9787030114310

丛书系列:机械科学与工程研究生系列教材

图书标签:

• 实用机械可靠性设计理论与方法
• 机械可靠性
• 可靠性设计
• 机械设计
• 工程可靠性
• 故障分析
• 预防性维护
• 寿命预测
• 质量工程
• 系统可靠性
• 概率统计

深度学习在图像识别中的应用前沿与实践 图书简介 本书全面而深入地探讨了当前深度学习技术在图像识别领域的最前沿发展、核心理论框架及其工程实践应用。它并非停留在基础概念的罗列，而是致力于为读者提供一个理解和掌握复杂模型结构、训练策略优化以及前沿研究方向的系统化指南。本书内容横跨理论基石、主流模型架构、高级优化技巧和新兴应用场景，旨在帮助研究人员、工程师和高级技术爱好者构建起坚实的知识体系，并能应对日益复杂的实际问题。 第一部分：深度学习理论基石与图像表示 本部分首先回顾了支撑现代图像识别的数学基础，包括线性代数、概率论与信息论在特征提取中的应用。重点阐述了人工神经网络的基本结构，特别是反向传播算法的深入剖析，强调了梯度消失/爆炸问题的成因及其在深层网络中的应对策略。 随后，本书详细介绍了图像的数字表示及其在不同层次上的特征提取需求。不同于传统的、依赖手工设计的特征（如SIFT、HOG），本书着重分析了卷积神经网络（CNN）如何通过层级结构自动学习到从边缘、纹理到复杂语义信息的表示。我们深入解析了不同激活函数（如ReLU、Leaky ReLU、Swish）的选择对网络收敛速度和泛化能力的影响。此外，数据增强（Data Augmentation）技术，如几何变换、色彩抖动、CutMix和Mixup，被系统地归纳，并从信息论的角度解释了它们如何有效拓宽模型的输入空间，提升鲁棒性。 第二部分：主流卷积网络架构的演进与剖析 本部分是全书的核心之一，旨在梳理自AlexNet以来，主流CNN架构的迭代与创新脉络。 经典与高效架构： 详细对比了VGG网络对网络深度的探索，GoogLeNet（Inception结构）在计算效率与特征多样性上的平衡艺术，以及ResNet（残差网络）如何通过引入残差连接彻底解决了深层网络的训练难题。对于ResNet的变体，如ResNeXt和SE-Net（Squeeze-and-Excitation Networks），书中从通道间注意力机制的角度进行了细致分析。 轻量化与移动端部署： 针对资源受限的环境，本书集中探讨了MobileNet系列（v1, v2, v3）中深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的原理，以及ShuffleNet如何通过通道混洗（Channel Shuffle）来提高信息流通效率，实现极高的推理速度。 Transformer在视觉领域的融合： 鉴于Transformer模型在自然语言处理领域的巨大成功，本章专题讨论了Vision Transformer (ViT) 的核心思想，即如何将图像分割成固定大小的Patch，并将其视为序列输入。同时，探讨了混合架构，例如Swin Transformer等分层设计的出现，如何更好地适应不同尺度的视觉任务，以及其在计算复杂度和性能之间的权衡。 第三部分：高级训练策略与优化技术 成功的深度学习模型不仅依赖于优秀的架构，更依赖于精妙的训练策略。本部分聚焦于如何高效地训练这些庞大的网络。 优化器深度解析： 不仅介绍了SGD及其动量（Momentum）的应用，还深入分析了自适应学习率优化器，如Adam、RMSProp和Adagrad的内在机制、各自的优缺点及适用场景。特别地，对于Warmup策略、学习率衰减（如Cosine Annealing）在稳定训练初期的重要性进行了实证探讨。 正则化与泛化： 详细阐述了Dropout、Batch Normalization（BN）的内部运作机制，并对比了Layer Normalization、Instance Normalization和Group Normalization在不同任务（如目标检测、风格迁移）中的适用性。此外，对抗性训练（Adversarial Training）作为一种增强模型对微小扰动的鲁棒性的前沿方法，也被纳入了重点讨论范围。 多任务学习与知识蒸馏： 探讨了如何设计共享骨干网络的模型以同时解决多个相关任务（如分类与分割）。知识蒸馏（Knowledge Distillation）部分，则详尽解析了“教师网络”如何通过软标签（Soft Targets）指导“学生网络”的学习过程，以达到压缩模型大小和保持性能的目的。 第四部分：图像识别的核心应用场景 本部分将理论和技术落地到具体的应用实例中，展示深度学习在图像识别领域的强大能力。 目标检测（Object Detection）： 深入分析了基于候选区域的两阶段方法（如Faster R-CNN）的框架，并重点对比了单阶段的、速度更快的检测器（如YOLO系列、SSD）在精度与速度上的差异化策略。针对小目标检测和多尺度目标处理的挑战，本书提供了专门的解决方案和网络设计思路。 图像分割（Image Segmentation）： 全景分割（Semantic Segmentation）与实例分割（Instance Segmentation）是本节的重点。对U-Net结构在生物医学图像分析中的经典应用，以及Mask R-CNN在像素级精确分类上的突破进行了详尽的解析。 人脸识别与跨域应用： 讨论了度量学习（Metric Learning）在人脸识别中的核心地位，如Triplet Loss、ArcFace和CosFace等损失函数的演变。此外，还涉及了领域自适应（Domain Adaptation）技术，用以解决模型在不同采集设备或环境下性能下降的问题。 第五部分：未来趋势与挑战 本书最后展望了图像识别领域正在探索的几个新兴方向，包括自监督学习（Self-Supervised Learning）如何减少对大规模标注数据的依赖、神经结构搜索（NAS）自动化模型设计的潜力，以及可解释性AI（XAI）在视觉模型中的应用，旨在帮助读者跟上技术发展的最前沿。 本书结构严谨，逻辑清晰，配有大量的图表和伪代码示例，确保读者能够从理论到实践无缝衔接，真正掌握实用图像识别技术的精髓。

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这本被誉为行业标准的工具书，虽然我没有亲身翻阅，但光听周围工程师们的只言片语，就能感受到它在工程界的分量。据说，这本书详尽地梳理了从基础理论到前沿实践的全过程，尤其在那些晦涩难懂的概率论和统计学在工程应用中的结合点上，它提供了清晰的路线图。我听说，很多老一辈的工程师手里都备着它，不是为了查阅那些基础公式，而是为了参考其中那些罕见的、经过时间检验的案例分析。特别是关于失效模式与影响分析（FMEA）的那几个章节，据说讲解得极其透彻，不仅是教你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”以及“在什么情境下应该调整策略”。对于我们这些刚接触复杂系统设计的新手来说，一本能把枯燥的数学模型掰开了揉碎了，讲出其背后工程哲理的书，简直是无价之宝。我听同事提到，书中对不同材料在极端载荷下的疲劳寿命预测模型进行了横向对比，那种深度和广度，市面上其他书籍难以望其项背。它更像是一本武林秘籍，需要时间去参悟，但一旦领悟，便能举一反三，应对各种突发的技术难题。

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读罢市面上诸多强调“快速见效”和“速成技巧”的技术书籍，我对于一本能沉下心来做深度研究的作品抱持着极大的敬意。据传，这本书在理论体系的构建上是下了大功夫的，它不满足于罗列现有的标准和规范，而是深入挖掘了这些规范背后的物理机制和数学基础。我猜想，作者一定在不同行业间进行了大量的跨界考察，才能将一个看似单一的“可靠性”概念，拓宽到诸如软件系统、生物工程乃至供应链管理等多个维度。我特别好奇那些关于“不确定性量化”的章节，因为在当今快速迭代的环境中，如何精确地描述和管理那些我们无法完全预测的变量，是决定项目成败的关键。如果这本书真的能提供一套严谨的框架，来指导工程师们如何将模糊的直觉转化为可量化的设计参数，那么它的价值就远超一本教科书的范畴了，它更像是一套思维方法的输出。我期待看到它如何平衡工程的经验主义与科学的实证主义。

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与那些充斥着复杂图表和抽象公式的教材相比，我听到的反馈是，这本书在“可读性”和“案例关联性”上做到了很好的平衡。据说，作者非常擅长将深奥的理论与实际的工程故障案例紧密地联系起来。例如，当讨论到随机过程模型时，书中可能会立刻引用某次著名的结构性灾难，然后反向推导出，如果当时的工程师掌握了书中的理论，本可以如何提前规避风险。这种“经验教训的理论化”和“理论指导的实践重构”的循环，是任何优秀技术书籍的灵魂所在。我深信，只有当读者能清晰地看到自己日常工作中遇到的那些“说不清道不明”的问题，在这本书中找到清晰的理论解释和可操作的解决方案时，这本书才真正拥有了生命力。它不再是纸上的知识，而是转化为了解决实际问题的能力。

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我对这本书的评价建立在对它所代表的工程学派的理解之上。我感觉，这是一本致力于构建“鲁棒性”而非仅仅追求“完美性”的著作。在现代工程中，我们深知不可能消除所有错误和缺陷，因此，如何让系统在面对设计偏差、制造误差和使用磨损时依然能维持其功能，才是真正的挑战。我推测，这本书在探讨冗余设计、容错机制以及故障隔离策略时，一定提供了非常精妙的权衡标准。它可能不会教你如何设计一个永不坏的零件，而是教你如何设计一个即使零件坏了也能继续提供基础服务的系统。这种思维的转变，从“避免失效”到“管理失效”，是成熟工程的标志。我特别关注它在“系统级可靠性”的论述，即如何将单个组件的可靠性指标叠加或组合，以预测整个复杂系统的行为，这通常是跨学科合作的难点所在。

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从那些在设计院工作的朋友口中，我听到的信息是，这本书在“验证与确认”环节的内容处理得尤为出色。他们提到，书中对于测试计划的制定、加速寿命试验的设计，以及如何从有限的试验数据中推导出长期的系统表现，有着非常系统且实用的指导。这与我过去阅读的侧重于设计阶段的文献大相径庭。很多时候，设计理论再完美，也经不起现实的考验，而如何高效、经济地进行验证，才是将设计落地的不二法门。我听说，其中还涉及到一些关于“退化建模”和“剩余寿命预测”的先进算法的介绍，这些是保障高价值资产（如航空发动机、大型电力设备）长期服役安全的核心技术。如果这本书真的能把这些尖端但又极其实用的内容，用一种让经验丰富的工程师也能产生共鸣的语言阐述出来，那么它无疑会成为工程部门案头必备的参考手册，一本真正能够指导生产力和安全性的实战指南。

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