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出版者:清华大学

作者:马迪芳

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2004-9

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787810823333

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 程序设计
• 实用教程
• 入门
• 基础
• 教学
• 编程
• 计算机
• 软件开发
• 教材

好的，这是一本名为《深度学习与计算机视觉前沿实践》的图书简介，旨在为读者提供一个全面而深入的、侧重于应用和前沿进展的深度学习与计算机视觉领域的学习路径。 --- 深度学习与计算机视觉前沿实践 卷首语：穿越数据洪流，洞察智能本质 在信息爆炸的时代，数据正以前所未有的速度和规模重塑着我们对世界的理解与交互方式。计算机视觉（Computer Vision, CV）作为赋予机器“视觉”能力的核心技术，已不再是科幻小说中的概念，而是渗透到自动驾驶、医疗诊断、智能安防、工业检测乃至增强现实等各个关键领域的基础设施。而驱动这场变革的核心引擎，正是深度学习（Deep Learning, DL）。 本书《深度学习与计算机视觉前沿实践》并非对基础概念的简单罗列，而是一本面向工程实践者、研究人员及高阶学习者的深度指南。我们聚焦于如何将理论知识高效、稳定地转化为解决实际复杂问题的能力。全书力求在保持理论严谨性的同时，提供大量贴近工业界需求的实战案例和优化技巧，帮助读者跨越“能跑通代码”与“能部署生产级系统”之间的鸿沟。 第一部分：深度学习基础与现代架构解析（基石与范式转移） 本部分旨在巩固读者对深度学习核心机制的理解，并重点剖析驱动现代CV领域发展的关键网络架构。 第一章：优化算法的精度与效率：从SGD到自适应学习率的再审视 我们不会重复介绍基础的梯度下降。本章深入探讨动量（Momentum）的物理意义、Adam/AMSGrad的收敛性分析，以及RAdam、Lookahead等新型优化器的适用场景。重点讨论如何在不同硬件平台（GPU/NPU）上，通过精细化控制学习率调度（如Warmup策略、余弦退火），实现模型训练速度与最终收敛精度的最佳平衡。此外，还将涵盖混合精度训练（AMP）在提升训练效率方面的实践技巧。 第二章：卷积神经网络（CNN）的结构演进与设计哲学 从经典的LeNet到现代的ResNet、DenseNet，CNN的演进体现了对信息流和梯度回传的深刻理解。本章将详细拆解残差连接（Residual Connections）的数学原理、通道注意力机制（如SE Block）的引入如何优化特征表示，以及Inception模块的多尺度融合思想。特别关注如何基于神经架构搜索（NAS）的理念，指导我们手动设计或修改网络结构以适应特定的视觉任务（如轻量化移动端部署）。 第三章：Transformer的崛起与视觉领域的融合（Vision Transformer, ViT） Transformer架构在自然语言处理（NLP）领域取得巨大成功后，正以前所未有的速度革新CV领域。本章详细解析自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂性及其优化方法（如稀疏注意力）。重点剖析Vision Transformer (ViT) 的Patch Embedding机制、位置编码的处理，以及后续改进模型（如Swin Transformer）如何通过分层结构重新引入局部性偏置，使其更适应图像处理的特点。 第二部分：核心视觉任务的深度实践（从识别到生成） 本部分将深入探讨当前最热门和最具挑战性的几个计算机视觉任务，强调SOTA（State-of-the-Art）模型的实现细节与性能调优。 第四章：目标检测的精细化：单阶段与双阶段模型的深度对比 目标检测是CV领域的基石。本章将区分并实现基于Anchor的检测器（如Faster R-CNN, RetinaNet）与Anchor-Free检测器（如FCOS, CenterNet）的差异。实战环节将聚焦于NMS（非极大值抑制）的优化、多尺度特征融合（FPN/PANet）的有效实现，以及如何针对小目标检测（Small Object Detection）问题设计专门的特征增强策略。 第五章：实例分割与语义分割的前沿策略 实例分割（Instance Segmentation）要求同时完成像素级别的分类和独立个体的区分。本章深入讲解Mask R-CNN的掩码分支设计，并引入Query-Based的分割方法（如Mask2Former），探讨其如何简化Pipeline。在语义分割方面，重点分析空洞卷积（Dilated Convolution）对感受野的控制，以及DeepLab系列中Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) 模块的工程应用。 第六章：生成模型与对抗性学习：从GAN到扩散模型（Diffusion Models） 生成模型是AI创造力的体现。本章首先回顾生成对抗网络（GAN）的训练不稳定性及其解决方案（如WGAN-GP, StyleGAN的工程技巧）。随后，将重点转向当前最热门的扩散模型（Diffusion Models）。我们将详述前向扩散过程（加噪）和反向去噪过程（预测噪声）的数学模型，以及如何通过条件控制（如Classifier-Free Guidance）实现高保真、可控的图像生成。 第三部分：模型部署与系统集成（从实验室到工业现场） 优秀的模型必须能在资源受限的真实环境中高效运行。本部分关注模型优化、部署和系统集成。 第七章：模型压缩与加速的艺术：轻量化与量化 在实际部署中，模型体积和推理延迟是关键瓶颈。本章详细介绍结构化剪枝（Structured Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的原理与实战。核心内容将围绕后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）展开，探讨INT8、INT4等低精度表示对模型精度的影响，并提供ONNX/TensorRT等推理引擎的优化配置指南。 第八章：高效数据流管理与模型调优工作流 构建可靠的视觉系统需要标准化的数据处理流程。本章探讨大规模数据集的存储、高效的数据增强（如Albumentations库的高级用法）以及数据并行与模型并行的策略选择（如DDP的配置）。此外，还将介绍TensorBoard、Weights & Biases等工具在实验跟踪、超参数搜索（HPO）中的高级应用，帮助读者建立可复现的研究环境。 第九章：特定领域的前沿应用：自监督学习与3D视觉的初步探索 本章作为展望，介绍当前研究热点。重点讲解自监督学习（Self-Supervised Learning）中对比学习（如SimCLR, MoCo）的原理，如何利用大量未标注数据预训练出强大的特征提取器。最后，对点云处理（如PointNet/PointNet++）和NeRF（神经辐射场）进行概述，为读者探索更复杂的3D视觉任务打下基础。 --- 目标读者群体： 有一定编程基础，熟悉Python及主流深度学习框架（如PyTorch）的中高级开发者。 致力于提升模型性能和部署效率的AI工程师。 希望深入理解前沿CV算法机理的研究生及科研人员。 本书旨在提供一个坚实的理论框架和丰富的实践工具箱，助您在计算机视觉这一快速迭代的领域中，掌握核心竞争力，实现从理论到工程的完美跨越。 掌握前沿架构，优化部署性能，驾驭复杂视觉挑战，本书是您通往下一代智能视觉系统的必备之选。

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**图书评价三** 老实说，我购买这本书时，内心是抱着一丝怀疑的，因为“实用”这个词在技术书里常常意味着“肤浅”。但这本书完全颠覆了我的看法。它最出彩的地方在于其**独特的结构设计和语言的亲和力**。作者似乎深谙现代人学习的节奏特点，章节之间过渡非常自然，知识点不会出现断层。比如，当讲到异常处理时，它紧接着就用一个实际的IO操作例子来展示`try-with-resources`的优雅之处，这种即学即用的演示方式让人印象深刻。而且，书中的术语解释非常克制，即便是一个资深程序员也能感受到作者在努力用最少的修饰词来描述最准确的概念，避免了不必要的学术腔调。我发现，即便是深夜阅读时，我也很少会感到阅读疲劳，这很大程度上归功于清晰的排版和适度的图示。这本书就像一位经验丰富、善于引导的老师，他知道什么时候该放慢脚步，什么时候可以稍微加速，总能把握住读者的注意力。它真正做到了将复杂的编程思想，用最朴实无华的语言，精准地传达到位。

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**图书评价一** 这本书简直是我的编程启蒙导师！当初刚接触编程时，我对Java这个名字充满了好奇，但又害怕它复杂的语法会让我望而却步。幸运的是，我翻开了这本《Java程序设计实用教程》。它最让我欣赏的一点是其**极其贴近实战的教学方式**。书中的每一个概念讲解，都紧密围绕着“如何用它来解决实际问题”展开。比如，它没有枯燥地堆砌那些晦涩难懂的理论公式，而是直接用生动的案例告诉我，面向对象的核心思想在构建一个简单的用户管理系统时是如何发挥作用的。翻阅其中的章节，我发现作者非常擅长把复杂的逻辑流程拆解成易于消化的步骤。那些初学者容易混淆的内存管理和多线程概念，在这里也通过巧妙的比喻和清晰的流程图得到了极佳的阐释。尤其是书中提供的那些配套练习，难度设置循序渐进，让你在完成挑战后，能立即感受到自己“掌控”了这门语言的进步。读完这本书，我不再是那个对代码感到迷茫的新手，而是有了一套扎实的内功，能够自信地去面对更高级的框架学习了。可以说，这本书为我打开了Java世界的大门，并且为我铺设了一条平坦而坚实的入门之路。

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**图书评价五** 从学习路线图的角度来看，这本书的**战略布局堪称一绝**。它非常巧妙地平衡了Java SE的核心内容和现代编程范式之间的关系。通常，老一些的教程会花费大量篇幅讲解过时的API，而新的教程又可能对基础的类库讲解不足。这本书成功地找到了一个黄金分割点。它扎实地覆盖了Java 8引入的关键特性，如Lambda表达式和Stream API，并且在讲解这些现代工具时，会回顾性地对比它们与传统循环和匿名内部类的效率和可读性差异。这种“承前启后”的教学结构，让我能够清晰地理解为什么需要新的特性，而不是盲目地接受它们。此外，书中对面向对象三大特性——封装、继承、多态的阐述，是极其成熟和深入的，它不再将它们视为独立的知识点，而是贯穿在整个类设计流程中的设计准则。对于希望从纯粹的编码者转型为软件设计者的读者来说，这本书提供的视角和知识储备，是迈向更高级别架构思维的坚实阶梯。

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**图书评价二** 作为一名有一定基础，但希望系统性夯实Java底层知识的开发者，我对市面上大多数教材都感到有些不满足——要么过于初级，要么直接跳到企业级框架，中间的“内功心法”讲解得不够深入。然而，这本《Java程序设计实用教程》恰好填补了我的这个空白。它的**深度把握得非常到位**。我特别喜欢它在讲解JVM内存模型和垃圾回收机制时的那股钻劲。作者没有停留在表面上介绍堆和栈的区别，而是深入探讨了对象生命周期中，各种引用类型（强、软、弱、虚）是如何影响GC行为的。这种对细节的极致追求，极大地提升了我对程序性能优化的理解。书中在讲解集合框架时，不仅仅是罗列`ArrayList`和`LinkedList`的API，而是深入剖析了它们底层数据结构的实现细节，以及在不同场景下选择哪一个性能最优的权衡点。这种将“是什么”和“为什么会这样”紧密结合的写作风格，让技术知识不再是孤立的规则，而是一套相互关联的工程哲学。对于追求精益求精的程序员来说，这本书无疑是一部值得反复研读的参考宝典。

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**图书评价四** 我是一个偏爱动手实践，讨厌纯理论堆砌的学习者。因此，一本好的教程必须在“代码可运行性”和“环境配置友好度”上做到极致。这本《Java程序设计实用教程》在这方面交出了一份令人惊喜的答卷。书中提供的所有示例代码，我测试下来，几乎不需要进行任何修改就能直接编译并运行成功，这对于节省初学者排查环境错误的时间至关重要。更难能可贵的是，作者在讲解每一个新特性时，都会附带一个**清晰的、最小化的可重现案例（MRE）**。例如，在讲解枚举（Enum）的强大功能时，它不仅仅停留在定义上，而是展示了如何用枚举来实现一个状态机，并附带了运行结果的截图，让概念的落地变得触手可及。这种对细节的严谨和对读者学习体验的尊重，在很多教材中是看不到的。它不是一本只在纸面上漂亮的理论书，而是一本真正能陪你敲代码、出成果的工具书。读完后，我感觉自己不仅学会了语法，更重要的是，建立起了一种规范的、可复制的编程习惯。

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