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☆☆☆☆☆

出版者:Oxford University Press

作者:Devinderjit Sivia

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2006-7-27

价格:USD 53.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780198568322

丛书系列:

图书标签:

• Bayes
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书名：《深度学习与计算机视觉》 副标题：从理论基础到前沿应用 作者： [虚构的资深研究者姓名，例如：张伟、李明] 出版社： [虚构的专业技术出版社名称，例如：科技前沿出版社] --- 内容简介 在信息爆炸的时代，如何从海量、高维度的视觉数据中提取有意义的、可操作的知识，已成为推动人工智能领域发展的核心驱动力。《深度学习与计算机视觉》正是这样一部系统、深入地探讨这一复杂交叉学科的权威著作。本书旨在为读者构建一个坚实的理论框架，并带领他们掌握最先进的实践技术，从而能够独立驾驭复杂的视觉感知任务。 本书的结构经过精心设计，力求从最基础的数学原理到最前沿的模型架构，实现知识的无缝衔接和螺旋上升。我们深知，计算机视觉的飞跃式进步主要得益于以深度神经网络为代表的机器学习范式的革新，因此，本书将深度学习作为贯穿始终的主线。 第一部分：视觉感知的基础与深度学习的基石 本部分为后续高级章节打下坚实的基础。我们首先回顾了经典计算机视觉的要素，包括图像的数学表示、滤波、特征提取（如SIFT、HOG等）的局限性，为引入深度学习方法提供对比和动机。 随后，我们深入剖析了人工神经网络（ANN）的核心机制，包括前馈网络、激活函数的选择与特性（如ReLU、Sigmoid的饱和问题）、损失函数的优化目标。重点内容包括： 1. 反向传播算法的数学推导与实现细节： 详细阐述了链式法则在计算梯度中的应用，并讨论了梯度消失与爆炸问题的成因及初步的缓解策略。 2. 优化器家族的演进： 不仅涵盖了经典的随机梯度下降（SGD）及其动量法，更详尽地解析了自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp以及革命性的Adam优化器，对比它们在不同数据集和模型结构上的收敛特性。 3. 正则化与泛化： 探讨了过拟合的本质，并详细介绍了Dropout、权重衰减（L1/L2）以及批标准化（Batch Normalization）对模型稳定性和泛化能力的关键作用。 第二部分：卷积神经网络（CNN）的构建与精研 卷积神经网络是现代计算机视觉的灵魂所在。本部分将聚焦于CNN的结构设计、原理以及其在图像理解任务中的核心地位。 我们从卷积操作的数学定义出发，解释了权值共享、局部感受野等机制如何有效地捕捉空间层次特征。随后，本书按时间线索，系统梳理了里程碑式的CNN架构： LeNet-5与AlexNet： 分析了它们在图像分类竞赛中取得突破的结构创新点（如使用更大的卷积核、引入ReLU、GPU并行计算）。 VGG网络： 强调了使用小尺寸（$3 imes3$）卷积核堆叠的哲学及其对模型深度与表达力的影响。 GoogLeNet/Inception系列： 深入解析了Inception模块的设计理念——如何在保持计算效率的同时，并行提取多尺度的特征。 ResNet（残差网络）： 对残差连接（Skip Connection）的原理进行了详尽的几何和代数解释，阐明了它如何解决深度网络训练中的“退化”问题，使得构建数百层深度的网络成为可能。 DenseNet与MobileNets： 探讨了更先进的连接方式以及面向移动和边缘设备的轻量化网络设计原则。 第三部分：核心视觉任务的深度解析 本部分将理论知识应用于三大核心计算机视觉任务，展示深度学习是如何重塑这些传统领域的。 1. 图像分类与识别： 除了标准的分类任务，我们深入探讨了迁移学习的艺术，包括特征提取与微调策略。此外，还讨论了如何利用注意力机制（如Squeeze-and-Excitation Networks）来增强网络对关键区域的关注度。 2. 目标检测： 目标检测是空间定位与分类的结合，本书详细对比了基于区域提名（Two-Stage）的方法和单阶段（One-Stage）的方法： 两阶段检测器（R-CNN系列）： 详细剖析了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的演进，特别是区域提议网络（RPN）的作用。 一阶段检测器（YOLO与SSD）： 重点分析了YOLO（You Only Look Once）如何通过回归直接预测边界框和类别，实现实时处理的能力，并比较了其在速度与精度上的权衡。 Anchor机制与非极大值抑制（NMS）： 阐述了如何通过预设的“锚框”来提升检测的灵活性，并详细解释了NMS在消除冗余检测框中的重要性。 3. 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，以及如何通过上采样（反卷积/转置卷积）恢复空间分辨率。随后，深入探讨了： U-Net架构： 分析其在生物医学图像分割中广受欢迎的“U”型结构及其跳跃连接的意义。 空洞卷积（Dilated Convolution）： 如何在不增加参数量和计算负担的前提下，有效扩大感受野。 实例分割（Mask R-CNN）： 讲解如何在Faster R-CNN的基础上增加一个并行分支，以实现对每个独立目标实例的精确掩模预测。 第四部分：前沿探索与未来方向 本书的最后一部分将目光投向了当前研究的热点和尚未完全解决的难题。 1. 生成模型： 深入讲解了生成对抗网络（GANs）的原理，包括Generator和Discriminator的博弈过程，并分析了DCGAN、WGAN等改进型架构在图像生成、风格迁移（如CycleGAN）中的应用。 2. 自监督学习与对比学习： 探讨了如何在缺乏大规模人工标注数据的情况下，通过设计代理任务（Pretext Tasks）或构建对比损失函数（如MoCo, SimCLR）来学习鲁棒的视觉表征。 3. Transformer在视觉领域的应用： 重点介绍Vision Transformer (ViT) 如何将NLP领域的Transformer架构成功移植到图像处理中，以及它在序列建模和全局信息捕捉上的优势。 4. 模型可解释性（XAI）： 讨论了为什么模型会做出特定的决策，介绍如Grad-CAM、SHAP等工具，帮助读者理解深度黑箱的内部工作机制。 --- 目标读者： 本书适合具备扎实的线性代数、微积分和概率论基础的计算机科学、电子工程、自动化专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性掌握深度学习在视觉领域最新技术的工程师和研究人员。本书不仅是理论参考手册，更是一本结合了大量代码示例和实战指导的工具书。通过本书的学习，读者将能够设计、训练和部署最先进的视觉智能系统。

评分☆☆☆☆☆

最早知道统计学里面的各大门派是在人大的第一届R语言会议上听北大的一位统计学牛人介绍的，其中印象最深的自然是Bayesian学派。 这本书是UTMB的老师推荐我看的，已经粗粗的读完了前两章。把以前头脑中林林散散的统计学知识慢慢地整理在一条线上。就像作者说的那样，统计学教材...

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将Bayesian统计讲的清晰透彻，如同引人入胜的故事，而不仅仅是一本tutorial。

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浅显易懂

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浅显易懂

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一本天文学家写的贝叶斯统计书，注重于概念的理解，弱化数学的推导

评分☆☆☆☆☆

深入简出，大牛之作。非常适合了解贝叶斯是什么，以及在做贝叶斯方法的所有筒子们。