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出版者:

作者:Wolff, Lawrence B./ Shafer, Steven A./ Healey, Glenn E. (EDT)

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:1993-1

价格:$ 124.24

装帧:

isbn号码:9780867202946

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• 物理学
• 图像处理
• 三维重建
• 渲染
• 感知
• 机器人
• 机器学习
• 深度学习
• 几何视觉

深度学习在计算机视觉领域的革新：理论、模型与应用 图书简介 本书深入剖析了当代计算机视觉领域的核心驱动力——深度学习技术。面对日益复杂和高维的视觉数据，传统的图像处理方法已显现出局限性。本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的框架，探讨如何利用深层神经网络模型解决从基础的图像识别到前沿的三维重建等一系列具有挑战性的视觉任务。 本书结构清晰，内容涵盖理论基石、主流网络架构的精细解析，以及在真实世界场景中的应用实践。我们不仅仅关注“如何使用”这些工具，更致力于阐明“为何有效”背后的数学原理和计算机制。 --- 第一部分：深度学习基础与视觉任务的数学建模 本部分奠定了读者理解现代视觉系统的理论基础。我们从信息论和统计学的角度重新审视图像的本质，并引入深度学习的核心数学工具。 第一章：从感知机到深度网络：基础理论回顾 本章首先回顾了经典的感知机模型，并逐步过渡到多层感知机（MLP）的结构。重点讨论了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对非线性映射能力的影响及其梯度消失/爆炸问题的数学根源。我们详细推导了反向传播算法（Backpropagation）的链式法则应用，确保读者对模型训练的优化过程有清晰的认识。此外，本章还涉及了正则化技术，如L1/L2正则化和Dropout，它们在预防过拟合中的作用及其对损失函数景观的几何影响。 第二章：优化算法与收敛性分析 优化算法是深度学习的“引擎”。本章聚焦于梯度下降的变体。我们将从基础的随机梯度下降（SGD）出发，详尽分析动量（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam优化器。对于每种算法，我们都将从其一阶和二阶矩估计的角度进行分析，并探讨学习率调度策略（如余弦退火、分段衰减）如何影响模型在复杂非凸损失曲面上的收敛速度和精度。我们还会讨论批归一化（Batch Normalization）作为一种内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）解决方案的有效性，以及其在稳定训练过程中的作用。 第三章：卷积的魔力：视觉特征的层次化表示 卷积神经网络（CNN）是处理网格化数据的核心。本章深入探讨了卷积操作的数学定义，包括填充（Padding）、步幅（Stride）和多核滤波器的并行机制。我们细致分析了感受野（Receptive Field）如何随网络深度线性增长的特性，以及这如何使得网络能够从局部像素关联（边缘、角点）构建出高级的语义信息（物体部件、完整物体）。我们还将阐述池化层（Pooling）的降维与平移不变性贡献。 --- 第二部分：主流网络架构的深度剖析 本部分专注于解析近年来主导视觉领域的关键网络架构，从经典结构到最新的设计范式。 第四章：经典CNN架构的演进与设计哲学 本章追溯了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）到ResNet的演进路线。重点分析了ResNet中残差连接（Residual Connections）如何通过引入恒等映射解决了深度网络的退化问题，并从信息流的角度解释了其在梯度传播上的优势。对于Inception结构，我们详细讨论了多尺度特征的并行提取策略及其计算效率的权衡。 第五章：超越分类：目标检测与分割网络 计算机视觉的核心应用之一是定位和分割。本章全面覆盖了现代目标检测框架。我们首先分析了两阶段方法（如R-CNN系列），强调了区域提议网络（RPN）在提升效率中的作用。随后，深入探讨了单阶段检测器（如YOLO和SSD），比较它们在速度与精度上的权衡。在图像分割方面，本章详细解析了全卷积网络（FCN）如何实现像素级别的分类，并探讨了U-Net结构在生物医学图像分割中的双分支（编码器-解码器）设计哲学及其跳跃连接（Skip Connections）的意义。 第六章：注意力机制与Transformer在视觉中的崛起 随着Transformer模型在自然语言处理中取得巨大成功，其被引入视觉领域，彻底改变了设计范式。本章首先介绍自注意力（Self-Attention）机制的运作方式，包括Q, K, V向量的投影与加权求和过程。随后，我们将分析Vision Transformer（ViT）如何将图像分割成Patches并进行序列化处理，并探讨其相对于传统CNN的优势与局限性。此外，本章还会涵盖卷积与注意力机制的混合架构，如ConvNeXt，以及空间和通道注意力模块（如SE Net, CBAM）如何增强现有CNN的特征表达能力。 --- 第三部分：高阶视觉任务与前沿研究方向 本部分将视角转向更复杂、更具挑战性的视觉任务，展示深度学习在这些领域的最新突破。 第七章：深度生成模型：从GAN到扩散模型 生成模型是理解数据分布的关键。本章详尽讲解了生成对抗网络（GAN）的博弈论基础，包括判别器和生成器的Minimax博弈。我们将剖析DCGAN、WGAN等变体的改进，以及它们在图像合成和超分辨率中的应用。随后，本章将重点介绍当前最先进的扩散模型（Diffusion Models），解释其前向加噪过程和反向去噪过程中的随机微分方程（SDE）联系，以及如何通过条件控制（如Classifier Guidance）实现高质量、可控的图像生成。 第八章：视频理解与时序建模 视频数据引入了时间维度，对模型提出了新的要求。本章探讨如何将CNN与循环神经网络（RNN，如LSTM/GRU）或3D卷积相结合来捕获时序依赖性。我们重点分析了光流估计（Optical Flow Estimation）中的深度学习方法，以及在动作识别任务中，如何利用时序特征聚合方法（如SlowFast网络）来区分快速和慢速的运动信息。 第九章：度量学习与自监督表征 在缺乏海量标注数据的场景下，学习鲁棒的视觉表征变得至关重要。本章深入研究了度量学习（Metric Learning）的原理，包括Contrastive Loss（如Triplet Loss, InfoNCE Loss）的设计，以及如何训练模型使得相似样本在嵌入空间中距离更近。随后，我们将聚焦于自监督学习（Self-Supervised Learning）方法，如SimCLR和MoCo，解释它们如何通过数据增强和对比学习来构建高质量的无监督特征提取器，为下游任务奠定坚实基础。 --- 总结与展望 本书的最终目标是使读者能够不仅掌握现有技术的实现细节，更能够批判性地评估不同方法的优劣，并具备独立设计和改进面向特定视觉问题的深度学习模型的能力。未来的视觉研究将更加强调模型的可解释性、计算效率以及与更广阔的AI系统的融合，这些方向将在本书的案例分析和思考题中得到体现。

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这本书，说实话，刚拿到手的时候，我还有点儿犹豫。封面设计得挺朴实，内容排版也比较传统，没什么花里胡哨的东西。我本来以为这是一本枯燥的教科书，里面塞满了晦涩难懂的公式和理论，读起来会非常吃力。然而，当我真正翻开第一页，被那种扎实的学术氛围所吸引后，我才发现，这完全是另一回事。作者的叙述方式非常清晰，即使是对于一个初学者来说，那些复杂的概念也好像被剥开了一层又一层的外壳，最终以最直观、最容易理解的方式呈现在眼前。尤其是那些经典的案例分析，简直就像是带着你一步步走进实际的研究场景，让你能切身体会到理论是如何在实践中发挥作用的。它不是那种只停留在纸面上的空谈，而是真正关心“如何将知识转化为解决问题的工具”的书。对于那些渴望深入理解其核心逻辑，而不是只满足于知道“是什么”的读者来说，这本书无疑是一份非常宝贵的资源。它为我搭建了一个坚实的理论基础，让我在面对更前沿的研究时，不再感到力不从心。

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我必须强调这本书在细节处理上的匠心独运。很多技术书籍在描述复杂算法时，会使用大量缩写或者默认读者已经掌握了某些背景知识，导致阅读体验极差。然而，这本书的作者似乎时刻都在扮演一个耐心导师的角色。每当出现一个关键术语或者一个新的数学符号系统时，作者总会辅以简短但精准的解释，确保即便是跨学科的读者也能迅速跟上节奏。更不用说那些图示了，那些复杂的几何变换和数据流向，通过清晰的图表展示出来，瞬间就变得清晰明了，避免了长时间阅读文字带来的理解疲劳。这种对读者体验的重视，使得原本可能需要数周才能啃完的内容，大大缩短了学习周期。它不仅仅是一本工具书，更像是一份精心准备的、旨在帮助你高效掌握领域的学习指南，非常适合时间宝贵、追求效率的专业人士。

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这本书的编排结构，从一个读者的角度来看，简直是经过了深思熟虑的。它不是简单的章节堆砌，而是一条精心规划的学习路径。前几章奠定了坚实的数学基础，这部分内容虽然需要耐心，但其逻辑递进关系处理得非常流畅，让人感觉每一步都是水到渠成的。随后，作者开始引入各种建模技术，并且每引入一个新的模型，都会有一个对应的、可以立即上手的代码示例或者伪代码说明。这种“理论先行，实践跟进”的模式，极大地提升了学习的效率和乐趣。我特别欣赏作者在处理一些有争议性的技术路线时的态度——他没有强行推销某一种“唯一正确”的方法，而是客观地列出各种方法的优缺点和适用场景，鼓励读者根据自身需求进行权衡。这种成熟的研究者视角，对于培养批判性思维是至关重要的，它教会我们不要盲目追随潮流，而是要真正理解技术背后的权衡取舍。

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从一个更高层次来看，这本书的价值在于它提供了一种看待视觉问题的“世界观”。它不只是罗列技术点，而是引导我们去思考，如何用最根本的物理规律去理解和模拟人类的视觉感知。这种自底向上的思维方式，在我解决一些非常棘手的、传统方法束手无策的问题时，提供了全新的切入点。例如，在处理光照和材质的相互作用时，书中对成像过程的物理建模分析，让我意识到过去很多算法的简化假设在哪里埋下了隐患。它教会我，很多时候，算法的局限性并非源于计算能力的不足，而是对底层物理现实的理解不够深刻。因此，这本书对于那些不满足于应用现有框架，而是希望能够创造新范式的研究人员来说，其启发性是巨大的。它远超出了教科书的范畴，更像是一部关于如何“像物理学家一样思考计算机视觉”的哲学指南。

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读完这本书后，我最大的感受是，它真正做到了将“深度”与“广度”完美结合。在涉及那些基础性的数学和物理原理时，作者毫不含糊，给出了详尽的推导过程，确保读者不会因为跳过中间步骤而产生知识断层。这一点对于我这种有一定背景但需要系统性复习的人来说，简直是福音。但更令人称赞的是，它并没有因此陷入纯理论的泥潭。作者巧妙地将这些理论与最新的计算机视觉应用场景紧密联系起来，比如在物体识别、三维重建等方面，都有非常深入且及时的探讨。这种平衡感非常难得，很多书籍要么过于偏重理论的数学严谨性，让应用部分流于表面；要么又为了追求新潮的应用，牺牲了底层原理的深度。这本书则在这两者之间找到了一个绝佳的支点，让我感觉自己不仅学会了“怎么做”，更明白了“为什么这么做”。对于想要从事学术研究或者高阶算法开发的朋友，这本书提供的视角和工具箱是无可替代的。

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