具体描述
In this book, Shimon Ullman focuses on the processes of high-level vision that deal with the interpretation and use of what is seen in the image. In particular, he examines two major problems. The first, object recognition and classification, involves recognizing objects despite large variations in appearance caused by changes in viewing position, illumination, occlusion, and object shape. The second, visual cognition, involves the extraction of shape properties and spatial relations in the course of performing visual tasks such as object manipulation, planning movements in the environment, or interpreting graphical material such as diagrams, graphs and maps.The book first takes up object recognition and develops a novel approach to the recognition of three-dimensional objects. It then studies a number of related issues in high-level vision, including object classification, scene segmentation, and visual cognition. Using computational considerations discussed throughout the book, along with psychophysical and biological data, the final chapter proposes a model for the general flow of information in the visual cortex.Understanding vision is a key problem in the brain sciences, human cognition, and artificial intelligence. Because of the interdisciplinary nature of the theories developed in this work, High-Level Vision will be of interest to readers in all three of these fields.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这是一本对作者研究热情和学术积累深度有极高要求的著作。我在阅读中体会到一种“渐入佳境”的体验。前几章可能需要一定的数学功底才能顺畅阅读，但一旦跨过那道门槛，后面的内容会变得越来越引人入胜。我特别欣赏作者在处理“不确定性估计”时的严谨态度。在许多实际应用中，我们往往只关注点的预测，而这本书则花费大量篇幅讨论了概率图模型在处理边缘模糊信息时的优势与局限。这种对系统整体可靠性的关注，体现了作者深刻的工程伦理观。相比于市面上许多追逐“SOTA”结果的书籍，这本书更关注于如何构建一个稳定、可泛化且可解释的视觉系统。对于那些想从“会用”跃升到“创造”的读者，这本书无疑提供了必要的智力工具箱。它不会直接告诉你“用哪个预训练模型效果最好”，而是教你如何设计出那个“最好的模型”。
评分对于我这样一个长期在工业界工作，主要应用现有框架进行项目落地的技术人员来说，《高阶视觉》带来了一种思维方式的转变。过去，我更关注于如何快速迭代出一个满足业务需求的模型，而这本书则迫使我回溯到更基础的信号处理和信息论层面去审视问题。作者在论述视觉感知与人类认知差异时，引用了大量的神经科学和心理学研究，这使得书中的算法不再是冰冷的数学堆砌，而是有了更深厚的人文和科学底蕴。特别是关于动态场景建模和时间序列预测的部分，作者提出的多模态融合策略，极具前瞻性，结合了传感器融合的实际挑战。虽然书中涉及的理论推导相当繁复，但我发现，理解这些推导过程能让我更好地对模型进行微调和故障排查。它提供了一种“治本”的知识，而不是“治标”的技巧。这本书更像是一本理论基石的奠定之作，它确保了你的“高阶”理解是建立在坚实的基础之上的，而不是空中楼阁。
评分读完这本《高阶视觉》后，我的第一感受是，这绝对不是一本为初学者准备的入门读物，它更像是一部面向资深研究人员和工程师的“武功秘籍”。作者的叙述风格极其凝练，几乎没有冗余的赘述，每一个公式、每一个图示都承载着巨大的信息量。尤其是在讨论对抗性攻击与防御机制的那一章，作者对梯度传播的敏感性和模型的鲁棒性进行了极其深入的剖析，这种深度在同类书籍中是罕见的。我印象最深的是他对“可解释性AI”（XAI）在视觉任务中的应用所持的批判性态度，他没有盲目地追捧最新的热点，而是强调了模型透明度对于构建可信赖系统的关键作用。这本书的排版和图表设计也非常专业，复杂的网络结构图和数据流向图清晰易懂，极大地降低了理解高维抽象概念的难度。总而言之，如果你已经掌握了CNN、RNN等基础知识，渴望在视觉领域达到更高的技术水平，那么这本书绝对能为你提供所需的深度和广度。
评分坦白说，我是在一个高强度的学习周期中接触到《高阶视觉》的，最初有些畏惧它的厚度和复杂性。然而，一旦沉浸其中，便发现其结构之精妙，令人惊叹。作者在不同章节之间建立的联系极其紧密，比如从几何约束到深度学习特征表示的演变，展示了一种统一的视角。我发现，过去分散学习的知识点，在这本书里被串联成了一条清晰的逻辑链条。例如，在讨论到物体跟踪与运动预测时，作者巧妙地将经典的状态空间模型与最新的Transformer架构进行了融合性的探讨，这种跨越经典与现代方法的整合能力，非常具有启发性。这本书的阅读体验，更像是参与了一场顶尖学者的内部研讨会，充满了思想的碰撞和深层次的洞察。它对于构建一个具有鲁棒性、能够处理复杂动态场景的智能视觉系统，提供了无可替代的理论指导和方法论支撑。
评分这部《高阶视觉》的书籍，以其深邃的理论构建和严谨的逻辑推演，为我打开了一扇通往计算机视觉前沿的大门。初读时，我被作者对视觉信息处理的全新视角所震撼。他没有停留在传统的图像处理技术上，而是深入探讨了如何让机器真正“理解”场景的语义和上下文关系。书中的章节设计非常巧妙，从基础的特征提取，到复杂的场景理解与三维重建，层层递进，构建了一个宏大而完整的知识体系。特别是关于深度学习模型在处理大规模、非结构化视觉数据时的优化策略部分，作者的分析极为透彻，结合了最新的研究成果，提供了许多实用的工程见解。阅读过程中，我时常需要停下来，反复咀嚼那些抽象的数学表述和精妙的算法细节。这本书的价值不仅仅在于传授知识，更在于它提供了一种看待和解决视觉问题的思维框架。它要求读者不仅要会用工具，更要理解工具背后的原理，这对任何希望在计算机视觉领域深耕的人来说，都是一笔宝贵的财富。我感觉自己不再是简单地调包，而是真正开始参与到智能视觉系统的设计和优化之中。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有