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出版者:机械工业出版社

作者:俎云霄

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2007-1

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787111203223

丛书系列:

图书标签:

• 11
• 网络分析
• 综合
• 数据分析
• 网络科学
• 复杂网络
• 图论
• 社会网络分析
• 信息科学
• 数据挖掘
• 网络工程

深度学习在计算机视觉领域的应用与前沿探索 图书名称：深度学习在计算机视觉领域的应用与前沿探索 图书简介 本书旨在为读者系统、深入地介绍深度学习技术在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域的核心理论、主流模型及其在实际应用中的前沿进展。随着计算能力的飞速提升和海量视觉数据的涌现，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习方法已经彻底革新了图像识别、目标检测、语义分割、姿态估计乃至视频理解等多个关键任务，并展现出超越传统方法的卓越性能。本书内容覆盖了从基础理论奠基到最新研究热点的全景图谱，力求为从事相关领域的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一份详实且具有实践指导意义的参考资料。 第一部分：深度学习基础与视觉表征的演进 本部分将首先为读者打下坚实的理论基础。我们将从人工神经网络的基本结构、激活函数、损失函数和优化算法（如SGD、Adam的变种）入手，详细阐述深度学习的训练流程和核心机制。随后，重点将转向如何将这些通用框架应用于处理高维的图像数据。 卷积神经网络（CNN）的基石： 详细剖析卷积层、池化层、全连接层的工作原理及其参数共享和稀疏连接的优势。我们将深入探讨感受野的构建、特征图的生成过程，并分析不同卷积核设计（如标准卷积、分组卷积、扩张卷积）对模型性能的影响。 经典网络架构的回顾与剖析： 系统回顾并对比LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）等奠基性网络的创新点和局限性。重点分析残差网络（ResNet）如何通过残差连接有效解决了深层网络中的梯度消失和退化问题，这被视为深度学习走向超深层结构的关键突破。 高效网络与轻量化设计： 鉴于实际部署对计算资源和推理速度的严苛要求，本部分将专门介绍面向移动端和边缘计算的轻量化网络设计范式。深入分析MobileNet系列（如使用深度可分离卷积）和ShuffleNet等网络结构，探讨如何通过结构重参数化和模型压缩（如剪枝、量化）来平衡精度与效率。 注意力机制的引入： 介绍通道注意力（如SE Block）和空间注意力机制（如CBAM）如何引导网络聚焦于图像中最具信息量的区域和特征通道，从而增强模型的判别能力。 第二部分：核心视觉任务的深度模型实现 本部分将聚焦于深度学习在计算机视觉三大核心任务中的具体应用和当前最先进的解决方案。 图像分类： 探讨如何利用迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）技术，将预训练模型快速应用于特定领域的小样本分类任务。讨论如何处理类别不平衡、域漂移等实际挑战。 目标检测： 目标检测是CV领域的研究热点和难点。本书将全面覆盖两大主流范式： 两阶段检测器： 详细解析R-CNN家族（Faster R-CNN）中区域提议网络（RPN）的机制，及其与分类回归模块的协同工作方式。 一阶段检测器： 深入讲解YOLO系列（从v3到最新版本）和SSD模型的实时性优势，分析它们如何通过网格划分直接预测边界框和类别概率。同时，比较Anchor-based与Anchor-free（如FCOS）检测器的设计哲学差异。 语义与实例分割： 区分像素级别的分类任务。 语义分割： 重点介绍全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net结构在医学图像分割中的成功经验，探讨如何利用空洞卷积（Dilated Convolution）扩大感受野而不损失分辨率。 实例分割： 详细介绍Mask R-CNN的扩展机制，即如何在目标检测的基础上并行输出高质量的像素级掩码。 第三部分：前沿探索与跨模态融合 本部分将引领读者探索当前视觉领域最活跃的研究方向和更复杂的应用场景。 Transformer在视觉领域的崛起： 深入剖析Vision Transformer（ViT）如何将自然语言处理中大放异彩的Transformer架构引入图像处理。讨论自注意力机制如何全局地建模图像块之间的关系，以及如何解决ViT在数据量较小时的训练挑战（如引入混合模型或更精细的归一化）。 生成对抗网络（GANs）与图像合成： 详细介绍GAN的基本框架（生成器与判别器）、训练稳定性问题及其解决方案（如WGAN、Spectral Normalization）。重点展示GANs在图像超分辨率、图像修复、风格迁移（CycleGAN）和高质量图像生成（StyleGAN）中的强大能力。 视频理解与时序分析： 探讨如何将时序信息融入深度模型。分析3D-CNN（如C3D）和基于光流（Optical Flow）的建模方法，以及如何利用RNN或Transformer处理长序列依赖关系，应用于动作识别和视频预测。 多模态学习与视觉推理： 介绍如何结合视觉信息和文本信息进行更深层次的理解。讨论视觉问答（VQA）、图像描述生成（Image Captioning）等任务中，如何设计有效的跨模态注意力机制，实现从“看到”到“理解”的飞跃。 第四部分：模型部署、评估与研究实践 为了确保读者能将理论转化为实际生产力，本书的最后一部分将专注于工程实践和研究规范。 性能评估指标： 全面介绍各类任务的标准评估指标，包括分类的准确率、召回率、F1分数；检测的mAP（Mean Average Precision）；分割的IoU（Intersection over Union）等，并讲解它们的计算细节和适用场景。 模型优化与部署策略： 讨论模型量化（从浮点数到定点数）对推理速度和内存占用的影响，以及使用ONNX、TensorRT等框架进行模型加速和部署的流程。 前沿数据集与基准测试： 介绍当前CV领域最具影响力的公开数据集（如ImageNet、COCO、Kinetics），并指导读者如何科学地设计实验、复现经典论文，并在这个快速迭代的领域中定位自己的研究方向。 本书结构严谨，理论阐述深入浅出，并辅以大量的模型结构图和伪代码示例，旨在成为一本既能系统学习基础，又能紧跟前沿研究步伐的综合性参考书。

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这本《网络分析与综合》的书，我拿到手的时候，其实对“综合”这个词没太在意，以为主要还是讲各种分析工具和方法。但读到后面，我才发现它的“综合”是真材实料。它不仅仅是罗列了各种图算法、指标，更重要的是，它提供了一个框架，教你如何将不同的分析结果串联起来，形成一个有机的整体。比如说，书中在讲解社区检测之后，会紧接着讨论如何结合节点的度中心性、中介中心性等指标，来判断某个社区在整个网络中的功能和影响力。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，让我这种初学者也能逐步理解那些复杂的概念。而且，作者在举例的时候，并没有选择过于抽象的理论模型，而是用了很多现实生活中的例子，比如社交网络、交通网络、信息传播网络等等，这些都让我更容易代入，也更能体会到网络分析的实际应用价值。我尤其喜欢它在介绍一些高级主题时，会预留一些“未解之谜”或者“前沿方向”，这让我意识到这个领域还有很多值得探索的地方，也激发了我进一步学习的兴趣。总而言之，这本书的“综合”体现在它不仅教你“怎么做”，更教你“为什么这么做”以及“做完之后该怎么看”，这对于我建立完整的网络分析思维非常有帮助。

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刚开始拿到《网络分析与综合》这本书，我以为它会是一本比较“硬核”的书，充斥着各种公式和算法。但真正读起来，我才发现它其实非常注重理论与实践的结合。作者在讲解每一个概念或者方法时，都会辅以大量的实例，而且这些实例都非常贴近实际应用，比如在讲解“节点度”时，会用社交网络中“好友数量”来类比，非常容易理解。而当涉及到更复杂的概念时，比如“网络同质性”或者“网络动力学”，作者也会用非常清晰的语言和逻辑来解释，尽量避免晦涩的术语。让我印象深刻的是，书中在介绍“网络分析的局限性”时，并没有回避问题，而是诚恳地指出了当前研究中存在的挑战和难点，这让我对这个领域有了更全面和客观的认识。此外，我特别喜欢它在章节末尾设置的“拓展阅读”推荐，这些推荐的书籍和论文都非常有价值，能够帮助我进一步深入了解感兴趣的主题。这本书的“综合”体现在它能够将网络分析的各个方面有机地串联起来，形成一个完整的知识框架，而且这种框架并非僵化的理论，而是能够指导实际操作和解决实际问题的。

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这本书《网络分析与综合》的篇幅虽然不算很厚，但内容却相当扎实，而且非常有体系。最让我感到惊喜的是，它并没有局限于纯粹的技术层面，而是花了相当大的篇幅去探讨网络分析的哲学基础和方法论。比如，在讲解“网络冗余度”和“网络鲁棒性”时，作者会深入分析在不同网络失效模式下，网络的承受能力差异，以及如何通过优化网络结构来提高其韧性。这让我意识到，网络分析并不仅仅是工具的使用，更是一种对系统行为的深刻洞察。书中对“网络演化”的讨论也给我留下了深刻印象，它从不同的角度阐述了网络是如何形成、增长和改变的，这对于理解现实世界中各种网络的动态变化至关重要。作者在解释一些复杂的数学模型时，非常注重逻辑的清晰和推理的严谨，即便是我这种非数学专业背景的读者，也能比较顺利地理解。我特别欣赏它在处理“中心性”这一概念时，能够从不同维度（度、介数、接近度、特征向量）去解读，并分析它们在不同场景下的意义，这让我对“中心”的理解不再单一，而是更加全面和辩证。

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说实话，在看《网络分析与综合》之前，我对网络的理解还停留在比较表层的概念，比如点和线。这本书的出现，真的像给我打开了一扇新世界的大门。它不仅仅是枯燥的理论堆砌，更像是一位经验丰富的向导，带领我深入探索网络的奥秘。最让我印象深刻的是，它在介绍各种网络结构特性时，用了非常形象的比喻，比如将“度分布”比作一个班级里“受欢迎程度”的分布，有的同学朋友多，有的同学朋友少，这让我瞬间就能理解这个概念的核心。而且，书中对不同网络模型（例如随机网络、小世界网络、无标度网络）的讲解，并不是简单地给出数学公式，而是从生成机制和演化过程来阐述，这使得我对这些模型有了更深层次的理解，也更能区分它们之间的差异和适用场景。作者在行文中，经常会穿插一些历史故事或者学术争论，这让原本可能显得有些枯燥的理论讲解变得生动有趣，也让我看到了科学发展背后的人文关怀。我特别喜欢它在章节结尾设置的“思考题”，这些问题往往不是简单的知识点回顾，而是引导我去思考更深层次的问题，比如“如果改变网络的某个参数，会对整体结构产生怎样的影响？”，这种启发式的学习方式，让我受益匪浅。

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《网络分析与综合》这本书，我花了相当长的时间去细读，因为它里面的信息量真的很大，而且很多内容都非常具有启发性。与其他同类书籍不同的是，它在内容的选择上，更侧重于那些能够展现网络分析“综合”特性的案例。比如，在介绍“网络社群发现”时，它不仅仅讲解了常用的算法，还会进一步分析如何利用社群的结构特征来理解其功能，以及如何通过社群之间的连接来分析信息在网络中的流动路径。这种“分析-综合”的思路贯穿始终，让我能够将零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。我尤其喜欢书中对于“网络可视化”的讲解，它并没有简单地展示一些软件的操作，而是深入探讨了不同可视化方法的适用场景和局限性，以及如何通过可视化来发现和揭示网络中的隐藏模式。这让我意识到，好的可视化不仅仅是为了美观，更是为了更好地理解和传达信息。另外，书中对“网络边界”和“网络属性”的探讨，也让我对网络的定义和研究范围有了更深的认识，让我明白网络分析的应用场景远比我想象的要广泛。

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这本书都不检验的吗？到处都是低级的符号错误、计算错误、公式错误。好在还算通俗易懂。

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