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出版者:Lean Enterprise Institute, Inc.

作者:Beau Keyte

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007

价格:USD 44.12

装帧:Spiral-bound

isbn号码:9781934109120

丛书系列:

图书标签:

• Mapping to See
• Participant Guide
• Leadership Development
• Team Building
• Communication Skills
• Self-Awareness
• Interpersonal Skills
• Workshop Materials
• Training
• Personal Growth

好的，这是一本关于深度学习和计算机视觉的图书简介，旨在引导读者掌握图像识别和处理的核心技术。 --- 《深入理解图像处理与计算机视觉》 简介 在数字时代，图像不再仅仅是视觉信息的载体，它们已成为数据科学、人工智能和自动化技术的核心驱动力。从自动驾驶汽车的导航系统到医疗影像分析的精准诊断，再到复杂的安防监控，计算机视觉正以惊人的速度重塑我们的世界。本书《深入理解图像处理与计算机视觉》正是为了系统性地、深入浅出地构建读者在这一前沿领域的理论基础和实践能力而编写的。 本书并非专注于某一特定工具或框架的简单操作指南，而是力求揭示计算机视觉领域背后的数学原理、算法逻辑以及设计思想。我们相信，只有深刻理解“为什么”和“如何工作”，才能真正驾驭这些复杂的技术，并针对实际问题设计出高效、鲁棒的解决方案。 核心内容与结构 全书内容紧密围绕现代计算机视觉的基石——从经典的信号处理技术到尖端的深度学习模型展开，共分为六大部分，层层递进： 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分是构建后续复杂模型的基础。我们首先回顾了人类视觉系统的基本原理，然后深入探讨了数字图像的数学表示，包括像素、灰度级和色彩空间（如RGB、HSV、Lab）。重点讲解了图像采集过程中可能出现的噪声问题，并详细介绍了多种经典的图像增强和去噪技术。这包括傅里叶变换在频域滤波中的应用，形态学操作（腐蚀、膨胀、开闭运算）在边缘检测和形状分析中的作用。读者将学会如何通过精确的预处理步骤，为后续的特征提取和识别任务奠定坚实的数据基础。 第二部分：经典特征提取与描述 在深度学习兴起之前，特征工程是计算机视觉的灵魂。本部分将详细剖析那些经过时间检验的、具有强大解释性的特征提取方法。我们将从边缘、角点检测开始，详细讲解Sobel、Laplacian算子，并聚焦于更具鲁棒性的检测器，如Harris角点检测器。随后，本书将深入探讨尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的内在机制，解释它们如何实现对尺度和旋转的局部不变性。此外，局部二值模式（LBP）和HOG（梯度方向直方图）等纹理和形状描述子也将被详尽阐述，帮助读者理解如何用数学语言量化图像中的关键信息。 第三部分：图像分割与目标定位 图像分割是理解图像内容的根本步骤，它要求系统将图像划分成具有意义的区域。本部分从基于阈值的经典分割方法入手，逐步过渡到更精细的区域生长算法和活动轮廓模型（Snake）。特别地，我们详细讲解了图割（Graph Cut）方法在二值分割中的强大能力，以及GrabCut算法的迭代优化过程。对于需要精确定位特定物体的任务，我们将介绍传统的目标定位技术，例如基于模板匹配和滑动窗口的尝试，为后续的深度学习目标检测打下理论基础。 第四部分：构建神经网络基石——卷积网络 深度学习彻底革新了计算机视觉领域。本部分是全书的理论核心之一，旨在彻底拆解卷积神经网络（CNN）的结构和工作原理。我们首先介绍前馈网络（FNN）的基本概念，然后重点讲解卷积层的核心操作——卷积核的数学意义、步长和填充（Padding）对特征图的影响。填充（Pooling）层的目的和不同类型（如最大池化、平均池化）的权衡也将被清晰阐述。此外，激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对梯度流的影响，以及损失函数的优化过程（如反向传播算法的实现细节）都将以严谨的数学推导和直观的图示相结合的方式呈现。 第五部分：现代深度学习架构与应用 基于第四部分建立的坚实基础，本部分开始探索当代最成功的视觉模型。我们将系统性地介绍经典的CNN架构，如LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet（残差网络）和Inception网络。重点分析ResNet如何通过“跳跃连接”成功解决了深层网络中的梯度消失问题。随后，本书将转向更复杂的任务，深入探讨现代目标检测算法的演变：从两阶段检测器（R-CNN家族，如Faster R-CNN）到高效的一阶段检测器（如YOLO系列和SSD）。对于实例分割任务，Mask R-CNN的原理及其在像素级识别中的优势也将被详尽分析。 第六部分：前沿与进阶主题 本部分着眼于当前研究的热点和未来发展方向。我们将探讨生成对抗网络（GANs）在图像合成、超分辨率重建和风格迁移中的应用，理解其判别器与生成器之间的博弈过程。此外，基于Transformer架构的视觉模型（Vision Transformers, ViT）如何挑战CNN的主导地位，以及它们在处理全局依赖关系时的独特优势，也将被纳入讨论范围。最后，我们讨论模型的可解释性（Explainable AI, XAI）问题，介绍如Grad-CAM等工具，帮助读者理解“黑箱”内部的决策过程。 读者对象 本书适合于具有一定线性代数、微积分和概率论基础的工程技术人员、计算机科学专业的学生（本科高年级及研究生）、数据科学家以及任何希望系统掌握现代计算机视觉理论与实践的专业人士。我们采用渐进式的教学方法，确保即便是初次接触深度学习的读者，也能在理解数学本质的基础上，逐步建立起对复杂模型的认知和掌控能力。通过本书的学习，读者将不仅能熟练运用现有的视觉工具包，更能有能力根据实际需求，设计、训练和优化出属于自己的高性能视觉系统。

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我最近在职业生涯中遇到了一些瓶颈，感觉自己对事物的理解停留在表面，缺乏一种深层次的洞察力，总觉得少了那么一个“看清全局”的视角。这本书的命名方式，让我联想到了一种自上而下的观察方法，这正是我目前急需的。我非常看重那些能够拓宽思维边界的作品，它们不应该只是重复我们已知的事实，而是要能提供新的观察维度和分析工具。我希望这本书能够挑战我现有的认知模式，迫使我从不同的角度审视那些日常遇到的挑战。这种“引导”性质的书籍，最怕的就是故作高深或者过于空泛，我更偏爱那种扎实的、一步步带领你建立新思维模型的构建方式。如果它能有效地教会我如何有效地“映射”和“定位”信息中的关键要素，那么它无疑是一本极具价值的参考书。从书籍的装帧和纸张的选择来看，它似乎是为长期阅读和频繁翻阅而准备的，这种对物理质量的重视，也侧面反映了作者对内容持久价值的信心。

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最近我一直在思考如何提升团队协作的效率，很多时候问题出在信息不对称和目标定位不清晰上。这本书的“参与者指南”这一副标题，给我留下深刻印象，它暗示着这不是一本单向的知识灌输，而更像是一个需要主动参与、共同构建理解的互动过程。我非常欣赏这种强调实践和参与感的书籍设计。我希望这本书能提供一些“互动练习”或者“反思提示”，让我能够立即将学到的概念应用到实际场景中去检验和巩固。对于工具书而言，读完就忘是非常可惜的。如果它能提供足够多的案例或情境分析，让我看到这些“映射”和“观察”技巧在不同环境下的实际作用，那就太棒了。我期待它能激发团队内部的讨论，成为我们共同探讨问题的一个基准参照物，而不仅仅是我个人的私藏秘籍。这种鼓励共享和协作的潜在功能，是我选择这本书的重要考量之一。

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从书本传递出的整体专业气质来看，我能感受到作者在构建这套方法论时倾注的心血，这绝不是一个轻松快速就能写就的作品。我通常会关注作者的背景和专业深度，虽然我不能在此提及具体内容，但书籍所散发出的那种对领域深耕的积累感是骗不了人的。我期望这本书能够提供超越表面现象的见解，深入到事物运行的底层逻辑层面。很多指南往往停留在“是什么”和“怎么做”，而真正高水平的指导书，会触及到“为什么是这样”的核心原理。如果这本书能让我对某些长期困扰我的复杂系统产生“豁然开朗”的体验，那将是最高的评价。我更看重的是那种能改变你看待问题方式的“范式转移”，而不是仅仅学会了一套新的术语。这本书的封面设计和整体氛围，强烈地暗示了它具备这种潜力，它承诺的似乎是一种更深刻、更具穿透力的理解之道。

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这本书的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色和简约的字体搭配，立刻给人一种专业、严谨的感觉。我一直以来都在寻找一本能够系统梳理复杂流程和概念的书籍，而这本书的标题——虽然我无法直接谈论其内容——但它所传达出的那种“地图绘制”和“观察”的意境，让我对它充满了期待。我希望它能提供一个清晰的框架，帮助我理解那些看似杂乱无章的信息流，并且能够像导航一样，指引我找到关键的切入点。从我个人的阅读偏好来看，我倾向于那些逻辑性强、结构清晰的指南，它们不应该只是理论的堆砌，而是要能提供实用的、可操作的步骤。我希望这本书的内页排版也能保持一致的专业水准，图表和关键概念的突出显示要得当，确保在阅读过程中不会感到疲劳，而是能保持高度的专注力。这种视觉上的引导，对于消化深度信息至关重要，一个好的排版本身就是一种无声的教学。我期待它能成为我工具箱中不可或缺的一部分，尤其是在需要快速掌握新领域脉络的时候。

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作为一个习惯于在大量数据中寻找规律的人来说，我总是在寻找那些能够将复杂性转化为简洁模型的工具。这本书的整体气场，给我一种“化繁为简”的承诺感。我非常注重一本书的行文风格，它不应该过于学术化以至于难以接近，也不应该过于口语化而显得轻浮。我期待的是一种成熟、沉稳的叙事腔调，既能保持足够的严谨性，又不失阅读的流畅性。在我看来，一本优秀的指南，其价值不仅在于它“教了什么”，更在于它“如何引导你去思考”。如果这本书能够帮助我建立一套可重复、可迁移的分析框架，那么它就远远超过了一般书籍的价值。我尤其关注那些章节之间的过渡是否自然平滑，是否形成了一个有机的整体，而不是零散知识点的简单堆砌。这种内在的连贯性，是区分平庸与卓越的关键所在，它决定了读者能否真正地将书中的理念内化为自己的思维习惯。

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