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出版者:Course Technology

作者:Gary B. Shelly

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2005-12-01

价格:USD 80.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780619254865

丛书系列:

图书标签:

• Web设计
• 网页设计
• 前端开发
• 用户体验
• UI设计
• HTML
• CSS
• JavaScript
• 响应式设计
• 网站建设

好的，这是一本关于深度学习与计算机视觉的图书简介，内容与《Web Design》无关。 --- 书名：《深度学习驱动的计算机视觉前沿实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探索如何利用最前沿的深度学习技术解决复杂的计算机视觉问题。本书不仅仅是一本理论综述，更是一本结合了扎实的数学基础、主流模型架构解析与大量实战代码的指导手册。我们的目标是让读者能够掌握从基础概念到尖端研究的完整知识体系，并能独立设计、训练和部署高性能的视觉系统。 第一部分：基础重塑与数学基石 计算机视觉的飞速发展离不开强大的数学工具和对神经网络本质的深刻理解。本部分将作为读者进入深度学习视觉领域的坚实地基。 我们首先回顾了传统图像处理的局限性，并引入了深度学习的核心——人工神经网络。重点剖析了前馈网络（FNN）的结构、激活函数的特性（如ReLU及其变体在处理梯度消失问题上的作用），以及反向传播算法的数学推导过程，确保读者对梯度计算的理解精确无误。 随后，我们深入探讨了优化算法的演变。从基础的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp），直至目前工业界广泛应用的Adam和AdamW优化器。我们会详细分析每种方法的收敛特性、超参数选择的考量，并辅以Python代码展示其在模型训练过程中的实际表现差异。 在数据准备层面，本书强调了数据质量和预处理的重要性。我们详细讲解了图像归一化、数据增强（包括几何变换、色彩抖动、CutMix、Mixup等高级策略）如何有效地提高模型的泛化能力，并讨论了数据集划分的最佳实践，以避免过拟合和数据泄露。 第二部分：卷积神经网络（CNN）的架构演进与精讲 卷积神经网络是现代计算机视觉的基石。本部分将以时间为序，系统地剖析经典到现代的CNN架构，解析其设计思想和核心创新点。 我们从LeNet和AlexNet的开创性工作开始，阐述卷积层、池化层和全连接层的基本职能。随后，我们将焦点集中于VGG网络的深度扩展哲学，以及GoogleNet（Inception模块）如何通过“网络中的网络”思想实现计算效率和模型精度的平衡。 ResNet（残差网络）的出现是深度学习史上的一个重要转折点。本书将用详细的图示和数学公式解释残差连接（Skip Connection）如何有效缓解深层网络中的梯度回传问题，并讨论其在更深层网络（如ResNeXt和Wide ResNet）中的变体应用。 我们随后探讨了效率优先的网络设计，如MobileNet系列（v1、v2、v3）如何利用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）来大幅减少参数量和计算复杂度，使其适用于移动端和边缘计算设备。此外，DenseNet、Squeeze-and-Excitation (SE) 模块等创新结构也会被深入剖析，帮助读者理解如何在不同场景下权衡精度与速度。 第三部分：核心视觉任务的深度模型实现 本部分将引导读者将理论知识应用于三大核心视觉任务：图像分类、目标检测和语义分割。 图像分类的进阶： 除了标准分类，我们还覆盖了度量学习（Metric Learning）中的Triplet Loss、Contrastive Loss的应用，这对于人脸识别和细粒度分类至关重要。 目标检测的革命： 我们将目标检测的范式分为两阶段和一阶段方法进行对比分析。 两阶段模型： 深入解析R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN），重点关注区域提议网络（RPN）的工作原理。 一阶段模型： 重点讲解YOLO（v1到最新的v8/v9）和SSD的架构，阐述它们如何通过直接预测边界框和类别概率来实现实时检测。针对最新的Anchor-Free检测器（如CenterNet, FCOS），我们也会探讨它们如何简化设计并提升性能。 语义分割与实例分割： 分割任务要求像素级别的理解。我们详细介绍了全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net如何通过其编码器-解码器结构和跳跃连接在医学图像分割等领域取得巨大成功。接着，我们会介绍Mask R-CNN，它如何在目标检测的基础上，增加实例分割分支，实现对每个实例的精确掩模生成。 第四部分：前沿探索：生成模型与Transformer 随着模型能力的增强，生成式AI在视觉领域展现出惊人的潜力。 本书专门辟出章节深入研究生成对抗网络（GANs）。从DCGAN到StyleGAN2/3，我们不仅会解释判别器和生成器的对抗训练机制，还会讨论条件生成（Conditional GANs）以及如何利用潜在空间（Latent Space）进行图像编辑和插值。 随后，本书将重点介绍Vision Transformer (ViT) 的兴起。我们将解析Transformer架构的核心组件——自注意力机制（Self-Attention），解释它如何取代或辅助卷积操作，并在大规模数据集上实现超越CNN的性能。我们将讨论如何将Transformer应用于分类、检测和分割任务，以及Swin Transformer等层级化设计如何优化其在不同尺度下的表现。 第五部分：模型部署与工程化实践 理论模型只有落地才能发挥价值。本部分侧重于将训练好的模型转化为高效的生产系统。 我们将讨论模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以减小模型体积和推理延迟。 在部署工具链方面，我们会介绍如何使用ONNX、TensorRT或OpenVINO等框架进行模型优化和跨平台部署。通过实际案例，读者将学习如何搭建一个从数据采集、模型训练到最终实时推理的完整CI/CD流水线，确保视觉解决方案的鲁棒性和可维护性。 目标读者 本书适合具备一定线性代数、概率论和Python编程基础的软件工程师、数据科学家、研究生以及希望从零开始深入理解和应用深度学习解决计算机视觉挑战的专业人士。本书的深度和广度使其成为一本优秀的个人参考书和高等教育课程的辅助教材。

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这本书的叙事方式极其跳跃，充满了强烈的个人色彩和一种近乎偏执的理想主义坚持。它不是一本传统的教科书，更像是作者对当代数字美学进行的一场漫长而激烈的独白。开篇部分，作者就旗帜鲜明地批判了“扁平化设计”的泛滥，认为那是一种对视觉深度和纹理的懦弱逃避。接着，笔锋一转，开始怀念起早期互联网时代的“拟物化”设计，用诗意的语言描述了早期Mac OS界面中那些按钮的阴影和高光是如何赋予数字对象以“物质感”的。阅读过程中，我常常需要暂停下来，去思考作者那些极具煽动性的措辞背道而喻的真正含义。例如，他用了一整个章节来论述“负空间不应被视为空白，而应被视为一种等待被填充的潜能”，这种论述方式更像是艺术评论，而不是技术指导。书中几乎没有提供任何可供复制粘贴的代码片段，也没有关于如何使用特定设计软件的工作流介绍。如果你指望这本书能教你如何使用Figma进行高效协作，或者掌握SVG动画的实现技巧，那你会大失所望。它更像是一本激发灵感、挑战现有设计范式的“思想钢印”，迫使你重新审视你对“美观”和“实用”的既有认知，尽管它的实用性确实有待商榷。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种极简主义的排版，搭配着略带复古感的青蓝色调，让人忍不住想翻开一探究竟。我原本期待它能像那些市面上常见的“速成”指南一样，直接端出各种最新的框架和工具集，教你如何在两周内搭建一个响应式网站。然而，这本书的切入点却远比我想象的要深邃和哲学化。它花了大量的篇幅去探讨“信息架构的心理学基础”，读起来更像是一本关于人类认知与界面交互的学术著作。作者似乎并不急于展示那些炫目的CSS3动画效果或者最新的JavaScript库，反而是深入挖掘了为什么某些布局会让人感到“舒服”，而另一些则会引发用户潜意识里的焦虑。我记得其中一章详细分析了格式塔心理学在网格系统中的应用，并通过一系列晦涩难懂的实验数据来佐证观点。坦白说，对于一个只想快速上线一个项目的前端新手来说，这部分内容无疑是有些过于沉重和冗余的。它要求读者放下对“代码实现”的执念，转而关注“用户体验的本质”，这种提升视角的方式固然高明，但学习曲线也陡峭得令人咋舌，读完前三分之一，我感觉自己更像是在上心理学课，而不是在学习“网页设计”。

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这是一本充满了“反叛精神”的作品，它似乎将现有的所有设计规范视为需要被打破的枷锁。书中的语气始终带着一种高高在上的批判性，仿佛当代所有的网页设计师都陷入了某种集体性的审美麻木。作者对“可用性”这一概念持保留态度，甚至在某个章节中讽刺道，“可用性是平庸的代名词，它只为满足最基本的需求而存在，却扼杀了创造力的无限可能。”这种论调的激进程度，让我多次怀疑作者是否真的关注过用户实际的痛点和操作流畅性。书中大量篇幅讨论了如何设计一个“令人困惑但极具艺术张力”的界面，鼓励设计师去探索用户在迷失边缘徘徊的刺激感。如果你正在寻找一本能帮助你提高网站转化率、优化加载速度或者掌握最新的SEO最佳实践的书籍，那么请果断放弃这本书。它不是关于“如何更好地服务用户”的，而是关于“如何通过设计来挑战用户心智”的。读完后，我感觉自己被一种前卫的艺术思潮洗礼了，但同时，我手头的下一个设计任务似乎变得更加无从下手了，因为这本书没有给我任何关于“如何开始”的实际指引。

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这本书的排版和装帧本身就是一种设计实验，这一点必须首先指出。它使用了非常规的纸张和印刷技术，部分页面的文字是以双栏、且不同字体大小和粗细混排的方式呈现的，这无疑增加了阅读的难度。更令人困惑的是，全书几乎没有使用任何流程图、示意图或是设计稿的截图。作者坚持认为，任何试图通过视觉示例来解释设计原则的行为，都是对概念的贬低和简化。因此，所有的设计概念，比如“动态平衡”、“视觉重量的迁移”或是“时间维度上的用户路径”，都必须完全依靠纯文字的描述来理解。这要求读者必须拥有极强的空间想象力和抽象思维能力。读到关于“色彩理论”的那一章时，我期待看到CMYK或RGB值的讨论，或者至少是关于Web安全色板的介绍，结果看到的却是关于特定色光在不同大气湿度下对人眼感知的微妙影响的详尽描述。这本书更像是一本给未来“数字建筑师”准备的理论手册，它要求你先在脑海中构建起整个数字世界的基础法则，而不是教你如何搭建基础的房屋结构。

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我是在一个朋友的强烈推荐下购入此书的，他声称这是“重新定义了用户界面设计哲学的里程碑之作”。然而，实际阅读体验，却是一场漫长而曲折的“考古之旅”。这本书的重点似乎完全偏离了我们今天所熟知的“Web Design”范畴。它花费了大量的篇幅去追溯中世纪手稿的装帧艺术，分析文艺复兴时期建筑的比例学，甚至探讨了古罗马的公共空间规划如何影响了信息流的组织。作者试图建立一种跨越数千年的视觉连续性，将现代网页布局与古代的造物哲学进行类比。这种跨学科的整合能力令人印象深刻，但对于实际操作层面而言，帮助微乎其微。例如，书中对“黄金分割”在网页导航栏中的应用进行了极其复杂的数学推导，涉及到复杂的几何定理，这已经超出了任何一个日常网页设计师所需要的知识储备。我不得不承认，作者构建了一个宏大而自洽的理论体系，但这个体系似乎是为一位古代哲学家量身定制的，而不是为操作现代浏览器的设计师准备的。它更像是对人类文明中“秩序与美”的颂歌，而不是一本关于如何设计一个网站的操作指南。

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