数字图像处理原理与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:635

译者:

出版时间:2011-4

价格:89.00元

装帧:

isbn号码:9787121127762

丛书系列:

图书标签:

• 编程
• 数字图像处理原理与实践
• Visual_C++
• 程序设计
• VC++
• 数字图像处理
• 图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 图像算法
• MATLAB
• Python
• 图像增强
• 图像分割
• 特征提取

好的，请看以下为您撰写的图书简介，聚焦于技术领域，旨在提供详尽且引人入胜的内容概述，不涉及您提到的那本书的任何信息： --- 深度学习模型优化与部署：从理论到实战的系统指南 ——构建高效、可扩展的下一代智能应用 内容概述 本书《深度学习模型优化与部署：从理论到实战的系统指南》是一部全面、深入的技术专著，旨在为数据科学家、机器学习工程师以及希望将前沿深度学习模型投入生产环境的开发人员提供一条清晰、可操作的路线图。在人工智能技术飞速发展的今天，模型的设计固然重要，但模型在真实世界中的性能、效率和可部署性已成为决定项目成败的关键因素。本书正是聚焦于这一核心环节，系统地探讨了从训练完成的模型到稳定、高效、低延迟的生产级服务之间的所有关键步骤和技术挑战。 全书结构严谨，内容涵盖了模型优化、推理加速、部署框架、边缘计算以及模型监控与维护的完整生命周期。我们摒弃了对基础深度学习算法的重复介绍，而是将重点放在了“如何让模型跑得更快、更小、更稳定”这一工程实践的核心命题上。 --- 第一部分：模型效率的基石——优化技术深度解析 本部分深入剖析了提升深度学习模型效率的各种数学和工程技术，它们是实现高效部署的基础。 第一章：模型量化策略与实践 量化是模型压缩和加速最核心的手段之一。本章首先梳理了量化的理论基础，包括浮点数表示（FP32）到低精度表示（如FP16, INT8, 甚至更低位宽）的映射机制。 对称与非对称量化： 详细对比了两种主要量化方法的数学差异、适用场景及其对精度损失的影响。 后训练量化（PTQ）： 重点介绍校准数据集的选择、动态范围确定方法，并提供PyTorch和TensorFlow中的实际操作指南。 量化感知训练（QAT）： 探讨如何通过模拟量化误差来微调网络权重，以在保证高精度的前提下实现极致的INT8加速。 硬件兼容性分析： 分析不同硬件（如NVIDIA GPU、Intel VNNI、特定AI加速器）对不同位宽量化的支持程度和性能收益差异。 第二章：模型剪枝与稀疏化技术 稀疏性是提升模型效率的另一条重要路径。本章聚焦于如何系统地移除模型中冗余的连接和神经元。 结构化与非结构化剪枝： 深入讨论了L1/L2范数、敏感度分析等多种权重重要性评估标准。重点讲解结构化剪枝（如通道剪枝、层剪枝）如何更好地适配现有硬件的并行计算架构。 动态稀疏训练： 引入先进的训练方法，使模型在训练过程中自动生成和维持稀疏结构，避免了传统剪枝后的精度恢复训练阶段的复杂性。 硬件加速稀疏计算： 探讨如何利用特定算子库（如NVIDIA的Structured Sparsity支持）将稀疏模型转化为实际的推理加速。 第三章：知识蒸馏与模型紧凑化 知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）是构建高性能“小模型”的有效手段。本章侧重于如何将一个复杂、庞大的“教师模型”的知识有效地转移给一个轻量级的“学生模型”。 多层次蒸馏策略： 不仅限于Logit层面的知识传递，还深入探讨了中间特征图（Feature Map）匹配、注意力图（Attention Map）对齐等先进的蒸馏技术。 自蒸馏与无教师蒸馏： 介绍在缺乏预训练教师模型时的替代方案，如模型自集成或使用数据集的内在结构进行知识引导。 轻量级网络架构设计： 结合蒸馏思想，分析MobileNetV3、ShuffleNet等高效网络架构的设计哲学，并指导读者如何根据特定任务需求定制高效骨干网络。 --- 第二部分：推理引擎与加速框架实战 优化后的模型需要强大的推理引擎才能充分发挥其潜力。本部分将聚焦于主流的推理框架及其优化技术。 第四章：主流推理引擎深度对比与应用 本章对当前业界主流的推理框架进行了详尽的功能、性能和生态系统对比。 TensorRT (NVIDIA)： 重点讲解TensorRT的图优化流程（层融合、内核选择、精度校准），以及如何利用其构建高性能的GPU推理服务。 OpenVINO (Intel)： 侧重于其对CPU、集成显卡（iGPU）和特定AI加速器的优化能力，特别是在边缘和混合计算场景下的部署优势。 ONNX Runtime (Microsoft)： 分析ONNX Runtime作为跨平台、多后端执行引擎的灵活性，以及如何通过Execution Providers（如CUDA, NNAPI, OpenVINO）实现性能最大化。 第五章：计算图优化与算子融合 推理性能瓶颈往往出现在非最优的计算图执行上。本章着重于底层图优化技术。 静态与动态图分析： 讲解推理引擎如何进行图解析，识别可融合的算子序列（如Conv-BatchNorm-ReLU）。 内存布局优化： 深入讨论NCHW与NHWC等数据布局对不同硬件内存访问效率的影响，以及推理引擎如何自动进行内存重排。 内核自动调优： 探讨现代推理框架如何根据目标硬件的微架构特性，自动选择最优的底层CUDA或CPU汇编内核。 --- 第三部分：生产级部署与弹性架构 模型部署不仅仅是运行一个`predict()`函数，它涉及到服务化、容器化、高可用性以及资源管理。 第六章：高性能模型服务化架构设计 本章构建了一个端到端的模型服务架构蓝图。 微服务封装与API设计： 使用FastAPI或Triton Inference Server，实现同步、异步推理请求的处理机制。讨论如何设计RESTful和gRPC接口以适应不同的服务需求。 批处理（Batching）策略： 详细分析静态批处理、动态批处理（Continuous Batching）和分页注意力机制（Paged Attention）在延迟与吞吐量之间的权衡。 GPU资源管理与多实例GPU（MIG）： 针对多租户或多模型并行部署的场景，讲解如何高效隔离和利用昂贵的GPU资源。 第七章：边缘与跨平台部署的挑战 将模型部署到资源受限的设备上（如移动端、物联网设备）需要特殊的考量。 移动端部署框架： 详述TensorFlow Lite（TFLite）和PyTorch Mobile的转换流程、内存映射机制以及针对特定移动芯片的优化（如NNAPI, Core ML）。 WebAssembly与WebGPU推理： 探讨在浏览器环境中运行深度学习模型的最新趋势，及其在实时交互应用中的潜力。 模型安全与知识产权保护： 在模型部署时如何防止模型权重被非法提取（例如，通过水印技术或加密推理）。 --- 第四部分：持续集成与模型运维（MLOps for Inference） 部署并非终点，模型的性能和质量需要被持续监控和维护。 第八章：推理性能监控与A/B测试 关键性能指标（KPIs）： 定义并跟踪端到端延迟（P95, P99）、吞吐量、内存占用率等核心指标。 在线漂移检测： 介绍如何实时监控输入数据分布（Data Drift）和模型输出预测分布（Concept Drift），并设置警报机制。 模型灰度发布与金丝雀部署： 实践高效的A/B测试框架，确保新模型在全面上线前，其生产性能和业务指标得到验证。 第九章：模型版本控制与回滚机制 本章提供了健壮的MLOps流程，确保模型部署的可追溯性和安全性。 Artifact管理： 如何使用MLflow、DVC等工具管理优化后的模型文件、量化配置和推理图。 基础设施即代码（IaC）： 使用Terraform和Kubernetes/Helm Charts来定义和管理模型的部署环境，实现一键式部署和灾难恢复。 自动化回滚策略： 建立基于性能和漂移指标的自动触发回滚机制，最大限度地减少生产中断时间。 --- 总结与展望 本书不仅提供了技术工具箱，更重要的是构建了一种系统化的、面向工程的思维模式。通过本书的学习，读者将能够自信地跨越“模型原型设计”和“生产级部署”之间的鸿沟，将最具创新性的深度学习成果转化为稳定、高效的商业价值。本书内容的前沿性意味着它将持续关注最新的硬件加速技术和推理框架的迭代，是每一位致力于将AI带入规模化应用的工程师必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

左飞老师很强，看过他的代码揭秘，内容没看完整，感觉后记写的很有用，对技术以及人生都有帮助，感谢谢左老师。 图像处理的书其实大同小异，这本书很前沿，opencv也有介绍，还有混沌理论的应用。

评分☆☆☆☆☆

左飞老师很强，看过他的代码揭秘，内容没看完整，感觉后记写的很有用，对技术以及人生都有帮助，感谢谢左老师。 图像处理的书其实大同小异，这本书很前沿，opencv也有介绍，还有混沌理论的应用。

评分☆☆☆☆☆

左飞老师很强，看过他的代码揭秘，内容没看完整，感觉后记写的很有用，对技术以及人生都有帮助，感谢谢左老师。 图像处理的书其实大同小异，这本书很前沿，opencv也有介绍，还有混沌理论的应用。

评分☆☆☆☆☆

左飞老师很强，看过他的代码揭秘，内容没看完整，感觉后记写的很有用，对技术以及人生都有帮助，感谢谢左老师。 图像处理的书其实大同小异，这本书很前沿，opencv也有介绍，还有混沌理论的应用。

评分☆☆☆☆☆

左飞老师很强，看过他的代码揭秘，内容没看完整，感觉后记写的很有用，对技术以及人生都有帮助，感谢谢左老师。 图像处理的书其实大同小异，这本书很前沿，opencv也有介绍，还有混沌理论的应用。

评分☆☆☆☆☆

读完《数字图像处理原理与实践》后，我最大的感受是，它真正做到了“原理与实践”的结合。作为一名平面设计师，我对图像处理有实际的需求，但很多时候只停留在软件操作层面，对其背后的原理知之甚少。《数字图像处理原理与实践》恰好填补了我的这块空白。书中对于色彩空间、图像分割、特征提取等章节的讲解，对我来说具有非常大的启发。我过去只知道如何调整图片的色彩饱和度，但这本书让我明白了不同色彩空间的差异以及它们在不同应用场景下的优势。书中关于图像分割的介绍，也让我对如何从复杂的图像中提取出关键信息有了更深刻的认识，这对于我进行创意设计非常有帮助。而且，书中并非空谈理论，而是提供了大量的实际案例和思考题，鼓励读者动手去实践。我尝试用书中的一些思想去指导我的设计工作，发现效果果然不一样了。这本书不仅让我懂得了“怎么做”，更让我明白了“为什么这么做”，这对于我提升专业技能和拓展设计思维具有里程碑式的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到惊喜。《数字图像处理原理与实践》的内容涵盖了数字图像处理的诸多重要方面，从基础的图像采集和表示，到复杂的图像识别和分析，都进行了深入的探讨。我尤其被书中关于图像恢复和重建的部分所吸引。现实中，很多图像都存在噪声、模糊等问题，而这本书为我提供了一套系统的方法来解决这些难题。作者对不同恢复算法的优缺点进行了细致的分析，并结合了具体的数学模型和算法流程，让我能够清晰地理解每种方法的适用性和局限性。此外，书中对图像压缩算法的讲解也十分到位，这对于理解现代媒体文件的大小和传输效率至关重要。我之前一直觉得图像压缩是很神秘的技术，但读完这部分内容后，我才恍然大悟。总的来说，这本书的内容非常丰富，既有理论深度，又不乏实践指导，对于想要全面掌握数字图像处理技术的读者来说，这本书绝对是不容错过的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就让人眼前一亮，简约大气的风格，用一种沉静的蓝色作为主色调，仿佛预示着即将探索的数字世界。我拿到这本书的时候，就被它厚实的质感所吸引，纸张的印刷质量非常棒，拿在手里有一种踏实感。我之前对数字图像处理一直很感兴趣，但总觉得门槛有点高，市面上的一些书籍要么过于理论化，要么碎片化。拿到《数字图像处理原理与实践》后，我翻阅了几章，立刻就被它由浅入深的讲解方式吸引了。作者在开篇就用非常生动的语言解释了什么是数字图像，以及它在我们生活中的应用，这让我迅速产生了代入感。接着，书中对图像的各种基本概念，比如像素、分辨率、色彩模型等等，都进行了非常清晰细致的阐述，并且配上了大量的示意图，即使是初学者也能很快理解。我尤其喜欢书中关于图像增强的部分，那些经典的滤波算法，在作者的讲解下，不再是枯燥的公式，而是变成了一个个有趣的工具，可以神奇地改善图像的质量。我迫不及待地想继续深入学习，相信这本书会成为我在数字图像处理领域不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年从事图像识别领域的研究生，我阅览过不少关于数字图像处理的书籍，但《数字图像处理原理与实践》这本书给我留下了非常深刻的印象。它不像一些教材那样，上来就抛出一堆复杂的数学公式，而是从图像的本质出发，循序渐进地引导读者理解图像的构成和处理的原理。我特别欣赏书中对于图像变换的讲解，比如傅里叶变换、小波变换等，作者不仅详细推导了数学原理，还结合了实际应用场景，解释了这些变换在图像压缩、去噪等方面的强大威力。更难能可贵的是，书中还穿插了许多关于编程实现的案例，虽然我主要关注理论，但这些实践性的内容让我能更直观地理解算法的运作。我尝试跟着书中的例子，用Python实现了一些基础的图像处理操作，效果斐然。这本书的逻辑结构非常严谨，每个章节的衔接都恰到好处，使得整个知识体系显得十分完整和系统。对于想要深入理解图像处理底层原理的研究者来说，这本书无疑是极佳的选择，它能够帮助我们构建坚实的理论基础，为更高级的研究打下坚实的地基。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术抱有极大好奇心的普通读者，《数字图像处理原理与实践》这本书，彻底颠覆了我对“技术书籍”的刻板印象。它没有冰冷的数据和晦涩的术语，而是像一位耐心细致的老师，一步步引导我走进数字图像的奇妙世界。我最喜欢的部分是关于图像的视觉感知和人眼对图像的响应机制的讨论，这部分内容让我深刻理解了为什么某些图像处理效果会比其他效果更好，它从心理学的角度解释了图像的魅力。书中对图像纹理和形状的分析方法也让我大开眼界，我从来没有想过，一张静态的图片可以被如此精细地“解剖”和“解读”。我感觉自己像是在玩一个高科技的拼图游戏，每一块碎片都充满了智慧。最重要的是，这本书的语言风格非常吸引人，充满了人文关怀，让我感觉阅读过程是一种享受，而不是一种负担。它激发了我对数字图像处理更深层次的探索欲望，让我开始思考，这项技术还能在哪些我们意想不到的领域发挥作用。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆