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出版者:McGraw-Hill

作者:Roddy, Dennis

出品人:

页数:636

译者:

出版时间:2006-1

价格:$ 112.94

装帧:HRD

isbn号码:9780071462983

丛书系列:

图书标签:

• 卫星通信
• 无线通信
• 通信工程
• 信号处理
• 天线技术
• 轨道力学
• 调制解调
• 多址接入
• 卫星系统
• 微波技术

深度学习在计算机视觉中的前沿应用与实践 作者： [此处填写作者姓名，例如：张伟，李芳] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：电子工业出版社] 出版日期： [此处填写具体日期，例如：2024年5月] --- 内容简介 本书系统而深入地探讨了当前人工智能领域中最具活力和影响力的分支之一——深度学习（Deep Learning）在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域的前沿应用、核心理论与实践方法。本书旨在为从事人工智能研究、计算机视觉工程师、数据科学家以及相关专业的高年级本科生和研究生提供一本既具理论深度又富含实际操作指导的参考手册。 在信息爆炸的时代，机器“看懂”世界的能力已成为衡量人工智能水平的关键指标。计算机视觉不再局限于简单的图像识别，而是发展成为涉及目标检测、语义分割、姿态估计、三维重建乃至视频理解等复杂任务的综合性学科。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其演变模型，已成为解决这些难题的基石。 本书结构清晰，从基础概念的扎实建立入手，逐步深入到最新的研究热点和工程实践。全书共分为七个主要部分，力求覆盖从理论基础到尖端应用的完整链条。 第一部分：深度学习与计算机视觉的基础回溯 本部分首先回顾了传统计算机视觉的经典方法，为理解深度学习的革命性优势奠定基础。随后，详细介绍了深度学习的核心组件：人工神经网络的基本架构、激活函数（如ReLU、Leaky ReLU、Swish）、优化器（如SGD、AdamW）以及正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）。 重点章节深入解析了卷积神经网络（CNN）的构建原理，包括卷积层、池化层和全连接层的数学模型及其在图像特征提取中的作用。我们将分析经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception系列）和ResNet，剖析其设计思想如何解决了深度网络训练中的梯度消失和模型复杂度问题。 第二部分：核心视觉任务的深度模型解析 本部分聚焦于计算机视觉领域最核心的三大任务，并详细介绍了支持这些任务的深度学习模型。 目标检测（Object Detection）： 我们将全面对比两大主流技术路线：两阶段检测器（如R-CNN系列：Fast R-CNN, Faster R-CNN）和一阶段检测器（如YOLO系列、SSD）。对于YOLO系列（包括v5、v7、v8等最新变体），本书不仅讲解了其实时性背后的巧妙设计，还分析了Anchor-free机制的兴起。 语义与实例分割（Segmentation）： 讲解了FCN（全卷积网络）如何开创了像素级分类的先河。随后，详述了U-Net结构在医学图像分析中的成功应用，以及Mask R-CNN如何将目标检测与实例分割完美结合。最新的Transformer-based分割模型（如SETR）也会被纳入讨论范围。 深度估计与姿态估计： 探讨了如何利用单目或双目图像进行深度信息恢复，以及在人体关键点检测中的先进方法，例如Hourglass网络和Heatmap预测机制。 第三部分：Transformer的视觉革命 近年来，基于注意力机制的Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功后，正迅速渗透到计算机视觉领域。本部分将专门探讨这一颠覆性的进展。 我们将从Vision Transformer (ViT) 的结构入手，详细解析其如何将图像切块（Patching）并转化为序列数据，实现全局上下文的有效建模。随后，我们将介绍如何将自注意力机制与其他卷积组件进行有效融合，催生出如Swin Transformer等层次化、更具效率的视觉模型，它们在各种下游任务中展现出了超越传统CNN的性能。 第四部分：模型训练、优化与部署 理论知识的掌握必须辅以高效的工程实践。本部分着重于深度学习模型的全生命周期管理。 数据增强与合成： 介绍如何利用几何变换、色彩空间调整以及更复杂的如Mixup、CutMix等数据混合技术来增强模型的泛化能力。对于数据稀疏的领域，我们将讨论使用GANs（生成对抗网络）进行数据合成的方法。 高效训练策略： 涵盖迁移学习、预训练模型的微调（Fine-tuning）技巧。讨论学习率调度策略（如Cosine Annealing）和梯度累积等方法，以应对超大规模模型的训练需求。 模型量化与加速： 针对模型部署到边缘设备或资源受限环境的需求，本书详述了模型剪枝（Pruning）、权重共享、低秩分解以及浮点数到整数量化（如INT8）的技术，确保模型在保持高精度的同时实现推理加速。 第五部分：生成模型与视觉合成 生成模型是AI领域最引人入胜的方向之一。本部分聚焦于如何利用深度学习“创造”新的视觉内容。 详细解析了生成对抗网络（GANs）的结构、训练挑战（如模式崩溃）和高级变体（如StyleGAN系列在人脸合成中的突破）。此外，本书也深入探讨了近年来兴起的扩散模型（Diffusion Models），如DDPM及其在高质量图像生成、图像修复和条件生成（如文本到图像生成）中的卓越表现。 第六部分：前沿交叉领域探索 计算机视觉的未来在于与其他学科的深度融合。本部分将展示深度学习在以下交叉领域的前沿应用： 1. 多模态学习： 探讨如何利用对比学习（如CLIP）将视觉信息与文本信息对齐，实现零样本（Zero-shot）分类和跨模态检索。 2. 视频理解： 从动作识别（Action Recognition）到视频目标跟踪（MOT），分析如何有效建模时间维度上的依赖关系。 3. 可解释性AI (XAI) 在CV中的应用： 介绍Grad-CAM、LIME等技术，以揭示深度网络做出决策的内在逻辑，增强系统的可靠性和透明度。 第七部分：实战项目与代码实现 本书的每一核心理论讲解后，都附带有基于主流深度学习框架（如PyTorch）的伪代码或关键实现片段。最终部分将提供至少两个完整的端到端项目实例，指导读者从数据准备、模型构建、训练调优到最终评估的全过程。 --- 读者对象 计算机科学、电子工程、自动化等专业的高年级本科生和研究生。 希望将深度学习应用于视觉任务的软件工程师和算法开发人员。 致力于AI研究的学者和科研人员。 推荐理由 本书的独特之处在于其对“深度”的追求，它不仅停留在介绍现有模型的表面，更深入挖掘了这些模型背后的数学原理和创新动机。通过对最新研究成果（特别是Transformer和扩散模型）的收录和系统化梳理，本书确保了内容的先进性与实用性，是读者全面掌握现代计算机视觉核心技术的必备指南。阅读本书，读者将能构建起从基础理论到工程实现的坚实桥梁，从而在快速发展的AI浪潮中占据有利地位。

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