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出版者:电子工业出版社

作者:朱运利 编

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2004-1

价格:21.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787120001261

丛书系列:

图书标签:

• EDA
• 数据分析
• 数据挖掘
• 特征工程
• 可视化
• Python
• R语言
• 统计分析
• 机器学习
• 商业分析

深度学习与计算机视觉基础教程 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的计算机视觉与深度学习基础知识体系。我们聚焦于从理论到实践的转化，重点阐述现代计算机视觉领域的核心算法、主流网络架构及其在实际问题中的应用。本书的结构设计考虑了初学者到有一定基础的研究人员的不同需求，力求在清晰阐述数学原理的同时，提供详尽的动手实践指导。 第一部分：视觉感知基础与图像处理 本部分首先回顾了经典的图像处理技术，为理解现代基于深度学习的视觉系统奠定基础。我们从人眼视觉的生物学特性出发，探讨了数字图像的表示、采样与量化理论。 图像滤波与增强： 详细分析了线性与非线性滤波器的原理，包括高斯平滑、中值滤波以及双边滤波在降噪与边缘保持方面的差异。针对对比度不足的问题，我们深入探讨了直方图均衡化、自适应对比度增强（CLAHE）等技术，并提供了在不同光照条件下应用这些方法的案例。 特征提取的经典方法： 在深度学习兴起之前，特征工程是计算机视觉的核心。本书系统介绍了早期且至今仍有参考价值的特征提取器。这包括对角点检测（如 Harris 角点检测器）、边缘检测（如 Canny 算子，阐述其多阶段处理流程）、以及尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的核心思想和计算步骤。理解这些经典方法有助于我们更好地理解深度学习网络是如何“学习”特征的。 几何变换与立体视觉基础： 介绍了二维和三维空间中的几何变换，如仿射变换、透视变换，并解释了如何使用单应性矩阵（Homography）进行图像配准。此外，我们引入了立体视觉的基础概念，包括相机标定、本征参数与外参的确定，以及视差图的计算原理，为后续的三维重建打下基础。 第二部分：神经网络基础与优化理论 本部分是本书的核心，专注于现代深度学习的理论基石。我们不满足于仅仅介绍网络结构，而是深入剖析其背后的数学原理和训练机制。 多层感知机（MLP）与反向传播： 从最基础的神经元模型开始，构建多层感知机。重点讲解了激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择及其对梯度流的影响。耗费大量篇幅推导了反向传播算法（Backpropagation）的链式法则应用，确保读者能够清晰理解误差如何有效地分配到网络中的每一层权重。 优化算法的演进： 梯度下降法是优化的起点。本书详细对比了批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）及其变体，如动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）。我们分析了每种优化器在收敛速度和泛化能力上的优劣，并提供了实用的学习率调度策略（如余弦退火）。 正则化与泛化能力： 为了应对过拟合问题，我们系统介绍了权重衰减（L2/L1 正则化）、Dropout 技术的原理与实现细节。此外，还探讨了批归一化（Batch Normalization, BN）如何稳定训练过程、加速收敛，并讨论了层归一化（Layer Normalization）在序列模型中的适用性。 第三部分：卷积神经网络（CNN）的深度剖析 卷积神经网络是现代计算机视觉的基石。本部分将卷积操作的数学定义与实际网络结构紧密结合。 核心构建模块： 深入解释了卷积操作（Convolution）的数学本质，包括步幅（Stride）、填充（Padding）以及感受野（Receptive Field）的计算。详细阐述了池化操作（Pooling）的作用。随后，我们构建了标准的 CNN 流程：卷积层、激活层、池化层到全连接层的完整路径。 经典网络架构的解析： 本书选取了几个里程碑式的网络进行详尽的结构分析： LeNet-5 与 AlexNet： 探讨了它们在早期图像识别任务中取得突破的关键创新点，如使用 ReLU 和 GPU 加速。 VGGNet： 分析了其“小核、深层”的设计哲学以及深度对性能的提升。 GoogLeNet/Inception 网络： 重点讲解了 Inception 模块的设计思想，如何通过“网络中的网络”来有效利用计算资源，实现多尺度特征的并行提取。 ResNet（残差网络）： 详细阐述了残差块（Residual Block）的引入，解决了深度网络中的梯度消失/爆炸问题，使得训练数百层深的 CNN 成为可能。我们还将介绍 Highway Networks 和 DenseNet 等变体。 目标检测的演变： 目标检测是视觉应用的关键。本书区分了基于区域提议（Region Proposal）的两阶段检测器（如 R-CNN 系列的演进，包括 Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 的架构差异）和单阶段检测器（如 YOLO 系列和 SSD）。对于 YOLO，我们将着重分析其将检测视为回归问题的创新，并对比不同版本（v1到v5/v8）在速度和精度上的权衡。 第四部分：高级视觉任务与应用 在掌握了基础 CNN 结构后，本部分将目光投向更复杂的视觉应用，特别是对实时性和语义理解要求较高的领域。 语义分割与实例分割： 区分了像素级别的分类（语义分割）与识别独立个体（实例分割）。详细分析了全卷积网络（FCN）如何实现端到端的密集预测。随后，深入研究了 U-Net 架构在生物医学图像分割中的广泛应用，以及 Mask R-CNN 如何扩展 Faster R-CNN 以实现实例分割。 生成模型基础： 介绍了生成对抗网络（GAN）的基本框架，包括判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的博弈过程。分析了诸如 DCGAN、WGAN 等改进版本，并讨论了其在图像合成与数据增强中的潜力与挑战。 Transformer 架构在视觉中的应用： 随着自然语言处理的成功，本书引入了 Transformer 结构及其在视觉领域的最新进展。重点介绍 Vision Transformer (ViT) 如何将图像分割成 Patches 并使用自注意力机制（Self-Attention）进行全局信息建模，并探讨了 Swin Transformer 等更高效的层次化 Transformer 结构。 实践指南与环境配置： 全书穿插了大量的代码示例，主要使用 Python 语言，配合主流的深度学习框架（如 PyTorch）。每一章末尾均附有实验环节，指导读者从数据集准备、模型搭建、训练调优到最终评估的全过程。本书不仅关注理论的严谨性，更强调动手能力和工程实践的结合。我们提供了详尽的环境配置步骤，确保读者能够顺利复现书中的所有实验。 本书适合希望系统学习现代计算机视觉理论与工程实践的本科高年级学生、研究生，以及希望将深度学习技术应用于图像和视频分析的工程师。通过本书的学习，读者将能独立设计、训练并评估先进的视觉模型。

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这本书的阅读体验，说实话，像是在攀登一座技术高峰，过程虽然艰辛，但登顶后的视野却令人心旷神怡。我特别欣赏作者在探讨优化算法时所采用的类比手法，他将迭代优化过程比作“在迷雾中寻找最佳路径的探险家”，这极大地降低了抽象概念的理解门槛。书中花了相当大的篇幅介绍了一种混合整数规划（MIP）求解器在资源调度问题中的应用实例，从模型的建立、约束条件的设定到目标函数的量化，每一步都提供了详实的数学推导过程。然而，令我略感遗憾的是，对于这些复杂的数学模型，书中提供的软件实现案例大多集中在商业化的成熟工具箱上，例如某个特定版本的优化软件接口介绍占了很大比重。这使得读者在试图将其转化为开源环境或自研平台时，缺乏足够多的代码级指导。我期望看到更多关于底层算法代码片段的剖析，而不是仅仅停留在API调用的层面，这样才能真正领悟到优化背后的精妙设计。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深沉的蓝色调与跳跃的橙色线条相互碰撞，仿佛预示着书页中蕴含的巨大能量。我最初是被这种设计风格吸引的，它不像传统技术书籍那样死板，反而透露着一种探索未知领域的神秘感。然而，当我翻开第一页，映入眼帘的却是对复杂系统建模与仿真基础的系统介绍。作者似乎花费了大量的篇幅来阐述离散事件仿真（DES）的底层逻辑和算法原理，深入剖析了如何构建一个精确反映真实世界流程的虚拟环境。特别是关于随机数生成器的选择和检验部分，讲解得极为详尽，几乎到了教科书式的严谨程度。这对于初学者来说，可能需要一定的数学基础才能完全跟上节奏，但对于有志于深入理解仿真内核的读者而言，这无疑是宝贵的财富。书中大量的伪代码示例，虽然清晰，但更多地侧重于理论推导，而非实际工程中的快速部署策略。总的来说，它更像是一部关于“如何搭建仿真骨架”的理论指南，而不是一部关于“如何快速落地项目”的应用手册。

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这本书的论述风格极其冷静和客观，几乎没有掺杂任何个人情感色彩，给人一种冰冷而可靠的专业感。我花了最多的时间在第三章关于不确定性量化（UQ）的章节上，作者对贝叶斯方法和蒙特卡洛模拟的论述非常到位。特别是对于如何有效处理高维输入空间中的敏感性分析，书中提出了一种基于Sobol指数的筛选方法，并详细对比了其与经典的主动拉丁超立方抽样（MLHS）的优劣。这些内容无疑是学术前沿的展示，非常适合需要进行严谨科学研究的读者。然而，对于习惯于快速获得“黑箱”解决方案的工程师读者来说，这本书的深度可能会让人感到有些望而却步。书中的图表制作精良，数据可视化水平很高，但很多图表似乎更倾向于展示理论收敛速度的证明，而不是展示实际应用中参数变化对最终结果的直观影响。它更像是一篇顶级的学术论文集，而非一本面向广泛读者的工程实践指南。

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这本书的叙事结构非常紧凑，几乎没有冗余的文字，每一段话都像是在精心雕琢的几何体，精确地传达信息。我最喜欢它的“案例反思”部分，作者并没有直接给出完美解决方案，而是呈现了一个复杂的、带有明显缺陷的初始模型，然后引导读者逐步找出其中的逻辑漏洞和性能瓶颈。例如，在处理大规模网络流问题时，书中展示了一个因模型过于简化而导致的资源分配冲突，随后通过引入非线性约束和时间窗惩罚项，逐步优化至接近最优解的过程。这种“先犯错，再修正”的教学模式，极大地锻炼了读者的批判性思维。不过，书中在介绍这些复杂模型时，过多地依赖于数学符号的堆砌，虽然保证了精确性，但对于视觉学习者来说，阅读体验稍显枯燥。如果能在关键的建模步骤中增加一些流程图或者更直观的架构图来辅助理解，将会使这本书的整体可读性更上一层楼，真正成为跨学科爱好者的必备读物。

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我本以为这是一本能快速上手数据处理和可视化工具的书籍，毕竟“应用”二字在书名中占据了醒目的位置。但事实是，这本书的立足点明显更高，它聚焦于如何设计一套面向企业级决策支持的指标体系，而不是教读者如何使用Excel或Python库来作图。书中花费了大量篇幅探讨了指标的生命周期管理，包括如何从战略目标层层分解到操作层级的KPIs，并引入了平衡计分卡（BSC）的变种模型进行深入分析。在讲解指标构建时，作者强调了“度量即目标”的潜在陷阱，并提出了一套基于反馈回路的动态调整框架。这种宏观的、偏向于管理科学的视角，为我提供了很多构建数据驱动文化的启发。但不可否认的是，对于那些期望找到具体查询语句或数据清洗脚本的读者来说，这本书的实用性显得有些间接。它教授的是“为什么”和“如何设计”，但“用什么工具”的环节则被刻意淡化了。

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