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出版者:清华大学出版社

作者:孙增圻

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:1999-07

价格:17.50

装帧:平装

isbn号码:9787302016151

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《深度学习在图像识别领域的应用与实践》 内容梗概 本书旨在深入探讨深度学习技术如何革命性地重塑图像识别领域，从基础理论到前沿应用，全方位地解析其原理、方法、算法、模型构建、训练优化及实际部署。内容涵盖但不限于：卷积神经网络（CNN）的经典架构与演进，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet的原理剖析；先进的特征提取与表示学习技术；物体检测与分割的最新进展，包括Faster R-CNN、YOLO、SSD、Mask R-CNN等；图像生成与对抗性网络（GANs）的应用；以及深度学习在医学影像分析、自动驾驶、安防监控、艺术创作等具体场景下的落地案例。本书力求理论与实践相结合，通过详细的算法讲解、清晰的代码示例（使用Python和主流深度学习框架如TensorFlow、PyTorch）和实际项目演练，帮助读者掌握图像识别的核心技术，理解当前研究的热点与未来趋势。 章节细览 第一部分：深度学习与图像识别基础 第一章：图像识别的演进与深度学习的崛起 传统图像识别方法的局限性：手工特征提取、统计模型等。 机器学习在图像识别中的早期应用。 神经网络的发展历程及其在图像处理中的潜力。 深度学习的定义、核心思想与相对于传统方法的优势。 深度学习框架（TensorFlow, PyTorch, Keras）的简要介绍。 本章小结与后续章节导引。 第二章：卷积神经网络（CNN）的基石 生物视觉系统的启发：感知野、层级结构。 CNN的基本构成单元：卷积层、池化层（最大池化、平均池化）、全连接层。 卷积操作的数学原理：滤波器（核）、步长、填充。 激活函数的作用：ReLU、Sigmoid、Tanh及其优缺点。 CNN的权值共享与局部连接机制如何提高效率。 反向传播算法在CNN中的应用。 经典CNN架构回顾：LeNet-5的里程碑意义。 本章小结。 第三章：经典CNN架构的深度解析 AlexNet：突破与创新（ReLU、Dropout、数据增强）。 VGGNet：深度带来的力量（小的卷积核、多层堆叠）。 GoogLeNet (Inception)：宽度与效率的平衡（Inception模块）。 ResNet：解决深度退化问题的关键（残差连接、跳跃连接）。 DenseNet：密集连接的优势（特征的充分利用）。 不同架构的对比分析：计算复杂度、准确率、内存占用。 模型选择的考量因素。 本章小结。 第二部分：核心图像识别任务与先进技术 第四章：图像分类的高级技巧 数据预处理与增强技术：几何变换、颜色抖动、Cutout, Mixup等。 迁移学习（Transfer Learning）：利用预训练模型加速训练与提升性能。 微调（Fine-tuning）策略：冻结与解冻层的选择。 正则化技术：Dropout, Batch Normalization, L1/L2正则化。 优化器选择：SGD, Adam, RMSprop及其参数调整。 学习率衰减策略：Step Decay, Exponential Decay, Cosine Annealing。 模型集成（Model Ensemble）：Bagging, Boosting, Stacking。 本章小结。 第五章：物体检测：定位与识别的挑战 物体检测任务的定义：边界框回归与类别分类。 两阶段检测器：R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的演进。 区域建议网络（RPN）的原理与实现。 单阶段检测器： YOLO（You Only Look Once）系列：速度与精度的权衡。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）：多尺度特征融合。 Anchor Boxes：如何生成候选框。 损失函数设计：分类损失（交叉熵）、回归损失（Smooth L1, IoU Loss）。 非极大值抑制（NMS）：消除冗余检测框。 本章小结。 第六章：图像分割：像素级的理解 语义分割（Semantic Segmentation）：为每个像素分配类别。 全卷积网络（FCN）的开创性工作。 U-Net：在医学影像分割中的成功。 DeepLab系列：空洞卷积（Dilated Convolution）与ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）。 实例分割（Instance Segmentation）：区分同一类别的不同实例。 Mask R-CNN：在Faster R-CNN基础上增加掩码分支。 分割任务中的评估指标：IoU (Intersection over Union), Pixel Accuracy, Mean IoU。 本章小结。 第七章：图像生成与对抗性网络（GANs） 生成模型概述。 变分自编码器（VAE）：编码器-解码器结构，潜在空间。 生成对抗网络（GAN）：生成器与判别器的博弈。 GAN的基本原理与训练过程。 DCGAN（Deep Convolutional GAN）：在GANs中引入CNN。 条件GAN（Conditional GAN, CGAN）：生成特定属性的图像。 StyleGAN系列：高分辨率、可控的图像生成。 GANs的应用：图像合成、图像修复、风格迁移。 度量GAN性能的挑战与指标（FID, IS）。 本章小结。 第三部分：深度学习在图像识别中的进阶应用与实践 第八章：视频分析与识别 视频数据的特点：时序信息。 基于CNN的视频动作识别：3D CNNs, Two-Stream CNNs。 卷积LSTM (ConvLSTM)：结合CNN与LSTM处理时序特征。 目标跟踪（Object Tracking）：从帧到帧的关联。 视频中的物体检测与分割。 本章小结。 第九章：人脸识别与检测 人脸检测技术：Haar Cascades, HOG+SVM, MTCNN, RetinaFace。 人脸关键点检测。 人脸识别的核心挑战：姿态、光照、遮挡、表情变化。 深度学习在人脸特征提取中的应用： Siamese Networks (孪生网络)。 Triplet Loss (三元组损失)。 ArcFace, CosFace, SphereFace 等损失函数。 人脸比对与身份识别。 隐私与伦理问题。 本章小结。 第十章：医学影像分析中的深度学习 医学影像数据的特点：多模态、高分辨率、稀疏性。 肿瘤检测与分割（如肺结节、乳腺癌）。 疾病诊断与分类（如视网膜病变）。 医学图像的增强与去噪。 3D CNNs在医学影像中的应用。 数据不平衡问题的处理。 可解释性AI在医学领域的探索。 本章小结。 第十一章：自动驾驶中的计算机视觉 自动驾驶系统的构成与计算机视觉的作用。 环境感知：车道线检测、交通标志识别、障碍物检测。 场景理解：语义分割、实例分割。 三维感知：立体视觉、LiDAR数据融合。 目标跟踪与行为预测。 高精地图的构建与利用。 本章小结。 第十二章：实践项目与模型部署 一个完整的图像识别项目流程：需求分析、数据收集与标注、模型选择、训练与调优、评估、部署。 使用TensorFlow/PyTorch构建模型、训练、评估的端到端示例。 模型优化：量化、剪枝、知识蒸馏。 边缘计算与模型部署：TensorRT, OpenVINO, TensorFlow Lite。 实际应用案例分析。 本章小结。 第四部分：前沿探索与未来展望 第十三章：Transformer在图像领域的应用 Transformer的自注意力机制。 Vision Transformer (ViT)：将Transformer应用于图像分类。 Swin Transformer：移动窗口的Transformer。 Transformer在物体检测、分割中的进展。 与CNN的结合与互补。 本章小结。 第十四章：自监督学习与弱监督学习 自监督学习的优势：减少对大量标注数据的依赖。 对比学习（Contrastive Learning）：SimCLR, MoCo。 掩码图像建模（Masked Image Modeling）。 弱监督学习：利用不精确或不完整的标签。 这些方法如何赋能大规模图像识别。 本章小结。 第十五章：可解释性、公平性与伦理考量 深度学习模型的“黑箱”问题。 可解释性技术：LIME, SHAP, Grad-CAM。 模型公平性：避免偏见与歧视。 数据偏见与模型偏见的来源。 深度学习在社会应用中的伦理挑战与责任。 本章小结。 第十六章：未来趋势与挑战 更高效、更轻量级的模型。 跨模态学习（图像与文本、图像与音频）。 通用人工智能（AGI）与图像理解。 持续学习与适应性模型。 理论研究的深化。 行业应用的前景展望。 本章小结。 本书特色 理论深度与实践广度并重： 详细阐述深度学习图像识别的数学原理和算法逻辑，并提供丰富的代码示例和实战案例。 体系化结构： 从基础概念到前沿技术，循序渐进，构建完整的知识体系。 最新技术覆盖： 包含Transformer、自监督学习等最新的研究进展。 应用导向： 聚焦于深度学习在各个实际场景下的应用，强调解决真实世界的问题。 语言通俗易懂： 尽管涉及复杂技术，但力求用清晰、准确的语言进行阐述，降低学习门槛。 代码可复现性： 提供使用主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）的代码片段，方便读者学习和实践。 目标读者 本书适合计算机科学、人工智能、模式识别、信号处理等相关专业的本科生、研究生，以及在图像识别、计算机视觉、机器学习等领域工作的研究人员和工程师。对于对深度学习在图像识别方面感兴趣的初学者，本书也可作为一份全面而深入的学习指南。 本书的目标是赋能读者，使其能够深入理解深度学习在图像识别领域的强大能力，并将其应用于解决各种复杂的实际问题，推动相关技术的发展与创新。

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我最近入手了一本关于**《高级应用统计学与数据挖掘实践》**的教材，这本书的特点是理论与实操结合得极其紧密，尤其吸引人的是它对**贝叶斯方法**的讲解，完全不同于以往教科书那种枯燥的公式堆砌，而是通过一个贯穿全书的实际案例——股票市场波动预测——来层层递进地阐释。作者似乎非常擅长于将高深的统计概念“翻译”成工程师能理解的语言。比如，在解释**马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）**算法时，书中没有直接抛出复杂的采样过程，而是先描述了为什么传统的数值积分方法会失效，然后自然而然地引出了MCMC的必要性，这使得学习过程变得非常流畅。此外，书中对**决策树和随机森林**的介绍也非常到位，不仅讲解了其工作原理，还详细对比了它们在处理高维稀疏数据时的优缺点，并附带了相应的**Python**代码片段，读者可以立即复制粘贴并运行，这种即时反馈的学习体验非常棒。对于那些希望从“会用”统计工具迈向“理解”统计模型背后的逻辑的人来说，这本书无疑是一剂强心针，它成功地搭建了理论深度和实际应用之间的桥梁。

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最近翻阅了一本**《量子计算导论及算法设计》**，这本书给我的震撼是巨大的。它不是那种为科普而生的轻松读物，而是真正面向有一定线性代数基础的读者的硬核入门。书中最出彩的部分在于它对**量子门和纠错码**的系统性梳理。在描述**Shor算法**的部分，作者没有直接给出分解质因数的公式，而是花了整整一个章节去铺垫**量子傅里叶变换（QFT）**的原理，并且细致地展示了如何用一系列基本量子门来构建QFT电路，这细节的把控力令人佩服。另外，书中对于**VQE（变分量子本征求解器）**等当前热门的NISQ（有噪声的中等规模量子）时代算法的讨论，也显示了作者对学科前沿的敏锐洞察力。不同于市面上许多只停留在理论层面的书籍，这本书在讨论量子算法时，反复强调了**硬件限制**对算法选择的影响，这种务实的态度让读者能更清醒地认识到量子计算的现状。如果你想真正入门量子计算，而不是只停留在“量子纠缠”这种概念层面，这本书的结构和深度绝对是首选。

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最近读完了一本关于**《现代通信原理》**的书，说实话，这本书的深度和广度都超出了我的预期。它并没有停留在基础的概念讲解上，而是深入剖析了各种复杂的编码、调制技术，以及信道容量的理论极限。尤其是在介绍**MIMO（多输入多输出）**系统的那一章节，作者用非常直观的例子和严谨的数学推导，把原本抽象的矩阵运算变得清晰易懂。我之前对这些前沿技术总有些模糊的认识，但读完之后，感觉自己对整个无线通信的蓝图都有了更宏观的把握。书中还花了大量篇幅讨论了**软件定义无线电（SDR）**的实现挑战和最新进展，这对于我们这些关注技术落地应用的人来说，简直是宝藏。排版上来看，虽然内容很硬核，但图表的清晰度非常高，很多复杂的信号波形和星座图都标示得非常准确，这在参考时极大地减少了理解的难度。唯一的遗憾是，对于一些最新的**5G/6G**的物理层创新，比如太赫兹通信的信道模型，似乎只是点到为止，没有进行更深入的探讨，不过考虑到本书的定位，这或许是篇幅所限，瑕不掩 एनीमिया，总体而言，这是一本非常扎实、值得反复研读的专业参考书。

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最近接触了一本**《跨文化交际的符号学解读》**，这完全颠覆了我对“交流”的传统理解。这本书的切入点非常新颖，它不是简单地罗列不同国家的礼仪禁忌，而是试图用**索绪尔和皮尔斯**的符号学理论来解构文化现象背后的意义系统。比如，书中分析了不同文化中“时间”的概念是如何通过**线性符号链**（如日程表）或**非线性符号场域**（如集体活动的同步性）来构建的，这种分析深度让人耳目一新。作者在探讨非语言符号时，特别关注了**“空间距离”**如何作为一个动态的、不断重置的符号被使用，这种对微观行为的符号学解读，使得我们在理解不同文化背景下的人际互动时，能看到更深层次的逻辑结构。书中的论述充满了哲学思辨的色彩，行文节奏舒缓而深邃，需要读者慢下来细细品味。它拓宽了我对“信息”本身的定义，让我意识到，我们日常生活中看似自然的交流方式，其实都隐藏着一套复杂而精密的符号约定。

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我最近在研究**《高级机械设计中的失效分析与预防》**这本专业书籍，它的视角非常独特，几乎所有的内容都围绕着“为什么会坏”以及“如何不让它坏”展开。与传统的机械设计教材侧重于强度校核不同，这本书更偏向于**材料科学和疲劳损伤**的结合。书中对不同应力状态下的**蠕变、应力腐蚀开裂（SCC）**的案例分析极其详尽，每一个失效案例都附带有高清的显微镜金相图和断口照片，直观地展示了裂纹的起源和扩展路径。我印象最深的是关于**轴承**失效模式的章节，作者详细区分了点蚀、剥落和滚道磨损的细微差别，并提供了针对不同运行环境（如潮湿、高温、高转速）的设计规范调整建议。这本书的语言风格非常严谨、不苟言笑，几乎没有冗余的修饰词，每一个句子都富含专业信息，非常适合需要处理实际工程问题的工程师参考。它不是一本用来快速翻阅的书，更像是一本可以放在手边，随时查阅特定失效模式的“诊断手册”。

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[昔时所读]大三 系统分析与控制 课程教材。

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操操操！！

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