深度学习之模型设计：核心算法与案例实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:言有三

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2020-6-1

价格:88.00元

装帧:

isbn号码:9787121390302

丛书系列:

图书标签:

• 深度学习
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数字图像处理与计算机视觉：从基础理论到前沿应用 图书简介 随着信息时代的深入发展，数字图像已成为我们感知世界、信息交互和技术创新的核心载体。从智能手机中的人像美化，到自动驾驶的精准导航，再到医疗影像诊断的辅助决策，数字图像处理（DIP）与计算机视觉（CV）技术正在以前所未有的速度渗透并重塑着社会生活的方方面面。本书旨在为读者构建一个全面、深入且实用的知识体系，覆盖从数字图像的基础数学原理到复杂场景的智能解析。 第一部分：数字图像处理的基石 本部分侧重于图像获取、表示、增强以及复原等基础环节，为后续的复杂应用打下坚实的理论基础。 第一章：图像的本质与表示 图像的物理基础与数字化过程： 探讨光能、色彩模型（RGB, CMYK, HSI）的物理意义，以及如何通过采样和量化将连续的物理图像转化为可计算的数字信号。详细阐述空间分辨率和灰度级的概念及其对图像质量的影响。 数字图像的结构与存储格式： 深入分析二维矩阵在图像表示中的作用。介绍常见的图像文件格式（如BMP, JPEG, PNG, TIFF）的内部结构、有损与无损压缩的原理及其在不同应用场景下的取舍。 图像的空间域与频率域基础： 引入离散傅里叶变换（DFT）在图像处理中的核心地位，解释其如何揭示图像中的周期性结构和纹理信息，为滤波操作提供理论依据。 第二章：图像的增强与预处理 高质量的输入是高效处理的前提。本章重点介绍如何通过数学方法改善图像质量，消除噪声和提高对比度。 空间域增强技术： 详述点运算（如灰度拉伸、阈值化）和直方图处理（均衡化、规定化）的数学模型及其在提升图像可读性上的应用。探讨灰度级分层和负像处理。 图像滤波与噪声抑制： 区分线性和非线性滤波器的特性。深入分析均值滤波、中值滤波、高斯滤波在平滑图像和去除随机噪声方面的效果。重点讲解空间域卷积操作的数学实现。 频率域滤波： 结合傅里叶变换理论，介绍理想低通/高通滤波器、Butterworth滤波器和高斯滤波器的设计原理，阐述它们在去除周期性噪声和锐化图像中的优势与局限。 第三章：图像的几何变换与复原 本章关注图像的空间几何校正和因退化而产生的质量恢复问题。 几何变换： 阐述点、线、面的仿射变换（平移、旋转、缩放、错切）的矩阵表示法。详细介绍图像配准（Image Registration）的基本步骤和应用，例如卫星遥感数据的融合。 图像复原基础： 模型化图像退化过程（如运动模糊、离焦模糊），引入点扩散函数（PSF）的概念。探讨逆滤波的挑战与约束最小二乘滤波（Wiener Filter）的有效性。 盲解卷积技术的初步探讨： 在PSF未知的情况下，如何通过迭代方法估计图像和退化函数，是复原领域的前沿挑战。 第二部分：计算机视觉的核心理论与技术 从图像的“描述”迈向“理解”，本部分聚焦于如何从像素数据中提取有意义的结构信息和语义内容。 第四章：图像分割的艺术与科学 图像分割是计算机视觉任务中最为关键的一步，目标是将图像划分为具有特定意义的区域或目标。 基于阈值的分割方法： 深入分析Otsu's（大津法）的统计学原理，及其在双峰直方图中的鲁棒性。探讨多阈值分割的实现。 基于区域的分割技术： 详细介绍区域生长法、区域分裂与合并法的流程和参数敏感性。 边缘检测与轮廓提取： 阐述一阶微分算子（Sobel, Prewitt）和二阶微分算子（Laplacian）的原理。重点解析Canny边缘检测算法中高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值连接的精妙组合。 图论与主动轮廓模型（Snakes）： 介绍水平集方法和主动轮廓模型如何利用能量泛函优化来提取光滑、连续的物体边界。 第五章：特征提取与描述 机器理解图像，首先需要提取出稳定、可区分的局部特征。 尺度不变性特征： 深入讲解尺度空间理论，Sift（尺度不变特征变换）和Surf（加速稳健特征）算法的构建流程，包括高斯差分、极值点检测和方向分配。 局部描述符的构建： 阐述如何围绕关键点构建具有旋转和尺度不变性的描述向量（如梯度方向直方图），并讨论描述符匹配的挑战。 纹理分析基础： 引入灰度共生矩阵（GLCM）的概念，用以量化纹理的统计特性（对比度、能量、熵等），用于材料识别和医学图像分析。 第六章：图像的几何基础与三维重建 理解三维世界在二维平面上的投影是机器感知空间信息的核心。 相机模型与标定： 详细介绍针孔相机模型，包括内参矩阵和外参矩阵的物理意义。讲解如何通过棋盘格等标定板实现相机的精确标定，以消除镜头畸变。 立体视觉与深度感知： 阐述双目视觉的基本原理，核心在于视差的计算。深度解析块匹配（BM）算法和动态规划算法在求解视差图中的应用。 单应性（Homography）与透视变换： 介绍如何利用单应性矩阵在不同视角的图像间进行映射，这是图像拼接和虚拟现实应用的基础。 第三部分：前沿应用与系统构建 本部分将理论与实际工程相结合，探讨如何应用已学知识解决复杂的现实问题。 第七章：模式识别与图像检索 将图像数据转化为可供快速检索和分类的信息单元。 基于内容（CBIR）的图像检索： 探讨如何利用颜色直方图、纹理特征和形状特征来构建图像的特征向量，并使用距离度量（如欧氏距离、余弦相似度）进行相似性搜索。 模板匹配与目标跟踪： 讲解归一化互相关（NCC）在目标定位中的应用。引入卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）在运动物体状态估计与跟踪中的基本原理和预测机制。 第八章：应用案例精选 精选工业、医疗和环境监测领域的经典应用，展示技术整合的力量。 医学影像分析概述： 介绍如何应用图像增强技术处理X光片或MRI图像，利用区域增长和形态学操作辅助病灶区域的初步识别。 工业视觉检测： 阐述机器视觉系统（光源、相机、采集卡）的硬件选型标准，以及如何利用边缘检测和模板匹配完成产品表面缺陷的自动化检测。 遥感图像的分类与变化检测： 结合多光谱数据的处理方法，介绍如何利用监督或无监督分类技术对地表覆盖物进行区分，并对比不同时间点图像以监测环境变化。 结语：技术展望 本书在理论和实践的结合中，为读者搭建了坚实的图像处理与计算机视觉基础。未来的发展将更加侧重于多模态数据融合、实时处理效率的提升以及与人工智能算法的深度耦合，这些都将是持续学习和探索的方向。

评分☆☆☆☆☆

之前加过作者的知识星球，有问题都会给中肯实用的答复。 这次出了书，当然要支持一下。买回来看了看，一如既往的认真、高标准态度在写书。 而且作者是在业界大公司从事本行业的高手，写的东西既有理论基础，又能从实际业务出发写那些业界真正在用的东西，内容非常有帮助???? 听...

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阅读完大半部分，我最大的感受是作者对复杂概念的“降维处理”能力达到了炉火纯青的地步。比如，涉及到生成对抗网络（GANs）的收敛性分析和WGAN-GP的理论基础时，很多书籍会陷入冗长且令人生畏的数学推导中，导致读者望而却步。然而，这本书巧妙地运用了直观的几何解释和信息论的角度来阐述这些难题，使得原本抽象的“最优传输”概念变得易于理解和掌握。此外，书中对各种生成模型（VAE、GANs、Diffusion Models）的优缺点和适用场景进行了细致的对比矩阵分析，这种清晰的分类和比较，对于决策者而言极其宝贵。它不再是简单地告诉你“怎么做”，而是让你明白“为什么用这个，不用那个”。这种“知其所以然”的深度理解，才是一个真正专业人士必备的素质。这本书的整体风格是：谦逊地引导、严谨地论证、最终以实践的可靠性来验证理论的美感，是一本值得反复研读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常吸引人，深邃的蓝色调和现代感的字体排版，一下子就给人一种专业且前沿的感觉。我是在一位资深工程师的推荐下购买的，他强烈建议我阅读这本书来巩固和拓展我在机器学习领域的知识体系。打开书本，首先映入眼帘的是作者对整个深度学习领域宏大愿景的清晰阐述，这种开篇就定下高屋建瓴的基调，让我对后续内容的深度和广度充满了期待。我特别欣赏作者在介绍基本概念时所展现出的那种严谨而又不失亲和力的笔触，他似乎深谙初学者与有经验的从业者在理解上的不同侧重点，总能在关键的转折点提供恰到好处的类比和直观解释，这使得那些初看之下略显晦涩的数学公式和抽象理论变得触手可及。书中对不同类型神经网络结构演进的历史脉络梳理得极其流畅，让人清晰地看到了技术迭代的逻辑性，而不是简单地罗列公式堆砌。这种叙事方式极大地提升了阅读体验，让学习过程不再是枯燥的知识灌输，而更像是一场充满发现的探索之旅。我目前才读到基础的卷积网络部分，但已经能感受到作者在理论深度和工程实践之间的拿捏是多么到位和精准，相信这本书会成为我案头必备的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量也值得称赞，厚实且不反光的纸张在长时间的阅读中对手部和眼部都非常友好，这对于我们这种需要反复翻阅、做大量批注的读者来说，是一个非常贴心的设计。更重要的是，书中在章节末尾设置的“挑战性思考题”和“扩展阅读建议”部分，是我认为本书价值飙升的关键所在。这些思考题并非简单的复述性问题，而是设计巧妙地引导读者去质疑现有模型的局限性，并尝试提出创新的解决方案。例如，关于注意力机制的讨论，作者就提出了一个开放性的问题，让我不得不重新审视Transformer结构中Self-Attention的计算复杂度瓶颈。这种主动引导式的学习方式，远比被动接受知识更有效。我甚至发现，书中引用的参考文献非常新颖且权威，很多是我之前接触不到的顶会论文，这为我接下来的研究方向确定提供了宝贵的参考坐标。这本书真正做到了赋能读者，它不仅传授知识，更重要的是培养了一种批判性思维和独立研究的能力，这在快速迭代的AI领域至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我是在准备一个重要的技术评审会议时，偶然发现了这本书中关于模型部署和推理效率优化的章节。坦白说，很多深度学习书籍在讨论完训练和调优后就戛然而止，留下了模型落地这一巨大的空白。而这本书的远见卓识体现在它并未回避这个“最后一公里”的难题。作者详细讲解了模型剪枝、量化感知训练（QAT）以及ONNX格式转换过程中的注意事项，尤其是针对不同硬件平台（如GPU与边缘设备）的性能差异分析，极为细致入微。他没有停留在概念层面，而是结合具体的代码片段和性能测试数据，直观地展示了不同优化策略带来的实际吞吐量提升百分比。这种面向工程落地的讲解，对于我们团队优化现有线上服务、降低延迟和计算成本有着立竿见影的指导作用。可以说，这本书提供的不仅仅是算法知识，更是一套完整的、从零到一构建高性能深度学习系统的蓝图。它让我在汇报中，能够自信地阐述我们技术选型的深层原因，而非仅仅依赖于别人的框架。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在一线从事AI算法开发的工作者，我深知理论与实战之间那道难以逾越的鸿沟。很多教材往往过于侧重理论的推导，导致读者在面对真实复杂项目时，总感觉“理论白学了”；而另一些过于偏重代码实现的资料，则又显得根基不稳，缺乏应对突发问题的深层洞察力。然而，这本书的出现，真正做到了如题所示的“核心算法与案例实践”的完美结合。书中对于那些被频繁使用的核心优化器，如AdamW、Lookahead等，不仅仅是给出了标准的数学表达，更深入地剖析了它们在不同数据集规模和模型复杂度下性能差异的内在原因。尤其令我印象深刻的是，作者在讨论梯度消失和爆炸问题时，引入了多种现代正则化和归一化技术的应用场景对比，这种对比分析极具启发性，直接指导了我在近期项目中对模型稳定性的改进。我喜欢这种“先理论、后应用、再深入剖析”的章节结构，它形成了一个完整的学习闭环，确保了读者能够将学到的知识立即映射到实际的工程场景中去，极大地缩短了从理论到生产力的转化时间。

评分☆☆☆☆☆

大概翻了翻，还不错，不光是讲what和how，也在努力讲why，讲背后的原理以及为什么这么做。

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