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isbn号码:9787502650537

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深度学习在计算机视觉中的应用：从基础理论到前沿探索 图书简介 本书深入探讨了深度学习技术在计算机视觉领域的核心概念、关键算法及其广泛应用。旨在为从事人工智能、模式识别、图像处理及相关领域的科研人员、工程师和高等院校师生提供一本全面而深入的参考读物。全书结构严谨，内容兼顾理论深度与工程实践，力求清晰阐释复杂概念，并展示前沿研究动态。 第一部分：深度学习与计算机视觉基础 本部分首先建立读者对深度学习的系统认知，并将其与传统计算机视觉方法进行对比，突出深度学习范式的优势。 第一章：机器学习与深度学习概述 本章追溯了人工智能、机器学习的发展脉络，重点聚焦于人工神经网络（ANN）的起源与演变。详细介绍了神经元模型、激活函数（如Sigmoid、ReLU及其变体）的数学特性与选择标准。随后，深入解析了深度学习的本质——多层非线性变换能力，以及深度学习相对于浅层学习在特征提取方面的根本性区别。讨论了模型训练所需的基础工具，如损失函数的设计原则（均方误差、交叉熵等），以及优化算法（SGD、动量、AdaGrad、RMSProp、Adam）的迭代机制与收敛特性。特别强调了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导及其在现代深度网络训练中的核心地位。 第二章：卷积神经网络（CNN）的结构与原理 卷积神经网络是现代计算机视觉的基石。本章从经典的LeNet-5开始，逐步剖析了AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）和ResNet（残差连接）等里程碑式网络的架构细节。详细讲解了卷积层（Convolutional Layer）的参数共享、稀疏连接特性如何有效降低模型复杂度并捕获空间层次特征。对池化层（Pooling Layer）的功能——实现特征的下采样和对局部位移的不变性——进行了深入分析。此外，本章还探讨了批归一化（Batch Normalization, BN）的原理及其对网络训练稳定性和加速收敛的显著作用，以及Dropout技术在防止过拟合中的作用机制。 第三章：数据准备与正则化技术 高质量的数据集是训练高性能深度模型的前提。本章详细介绍了计算机视觉领域常见的数据集类型（如ImageNet、COCO、Pascal VOC）及其标注规范。重点阐述了数据增强（Data Augmentation）的多种策略，包括几何变换（旋转、缩放、裁剪、翻转）和像素级操作（颜色抖动、对比度调整）。在模型正则化方面，除了Dropout和BN，本章还涵盖了L1/L2权重正则化、早停法（Early Stopping）以及新型的对抗性正则化技术，旨在确保模型具备良好的泛化能力。 第二部分：核心视觉任务的深度学习实现 本部分聚焦于深度学习在计算机视觉三大核心任务上的具体模型和技术细节。 第四章：图像分类的高级模型与迁移学习 图像分类是检验模型特征学习能力的基础任务。本章深入分析了更复杂的网络结构，如DenseNet（稠密连接）、ShuffleNet/MobileNet（轻量化网络设计，适用于移动端部署）。重点阐述了迁移学习（Transfer Learning）的策略，包括特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-tuning）两种范式，并讨论了如何选择合适的预训练模型和确定冻结/微调层级的最佳实践。此外，还涉及了目标语义理解的细粒度分类（Fine-grained Classification）技术。 第五章：目标检测的演进与前沿算法 目标检测是定位和识别图像中多个目标的技术。本章系统梳理了目标检测算法的发展历程，从早期的基于区域的Two-Stage方法（如R-CNN系列：Faster R-CNN）到后来的One-Stage方法（如YOLO系列、SSD）。详细解析了区域候选网络（Region Proposal Network, RPN）的工作机制，以及锚框（Anchor Boxes）的设计与匹配策略。随后，转向更先进的无锚框（Anchor-free）检测器，如CenterNet、FCOS，分析它们如何简化流程并提高小目标检测的性能。 第六章：图像分割的像素级精度追求 图像分割要求对图像中的每个像素点进行分类。本章区分了语义分割（Semantic Segmentation）、实例分割（Instance Segmentation）和全景分割（Panoptic Segmentation）。在语义分割方面，深度剖析了全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net结构在医学图像分割中的成功应用，特别是其对称的编码器-解码器结构和跳跃连接（Skip Connections）的作用。对于实例分割，重点讲解了Mask R-CNN如何集成目标检测框架，生成高质量的像素级掩码。 第三部分：生成模型与前沿研究方向 本部分探讨了深度学习在图像生成、视频分析以及模型鲁棒性等新兴和挑战性领域的研究进展。 第七章：深度生成模型：从VAE到GAN 生成模型旨在学习数据的潜在分布以生成新的、逼真的样本。本章首先介绍了变分自编码器（VAE），阐释了其潜在空间（Latent Space）的结构和重参数化技巧。随后，深入讲解了生成对抗网络（GAN），包括其核心的生成器-判别器博弈机制。详细对比了DCGAN、WGAN、LSGAN等改进版本，并探讨了条件GAN（Conditional GAN）在特定约束下生成图像的能力。同时，也提及了扩散模型（Diffusion Models）在当前图像生成领域展现出的强大潜力。 第八章：时空序列分析：视频理解与动作识别 处理视频数据需要结合空间信息和时间信息。本章探讨了如何扩展CNN以处理视频序列。介绍了使用3D卷积网络（3D CNNs）直接提取时空特征的方法。重点分析了基于光流（Optical Flow）的分析方法，以及如何利用循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）或Transformer结构来建模时间依赖性，实现准确的动作识别和视频事件检测。 第九章：模型的可解释性与鲁棒性 随着深度模型被部署到关键领域，理解其决策过程和抵抗恶意攻击变得至关重要。本章介绍了解释深度学习模型“黑箱”的常用技术，如梯度可视化方法（Grad-CAM, Guided Backpropagation）如何高亮显示输入图像中对决策影响最大的区域。在鲁棒性方面，探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，即通过微小扰动欺骗网络，并详细介绍了对抗性训练（Adversarial Training）等防御机制，以增强模型的安全性和可靠性。 总结与展望 本书的最后一部分对当前深度学习在计算机视觉领域取得的成就进行了总结，并指出了未来可能的研究方向，如自监督学习在无标签数据环境下的应用、神经渲染技术的发展，以及跨模态学习（如视觉-语言结合）的进一步融合，为读者后续的学术研究和工程实践提供了清晰的路线图。

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《古法的韵律》这本书，让我仿佛穿越了时空，亲身感受到了古代智慧的魅力。我一直对中国传统文化中的各种技艺和哲学思想非常感兴趣，而这本书正好满足了我的求知欲。作者并没有枯燥地罗列历史年代和事件，而是通过一个个生动的故事和细致的描写，展现了古代劳动人民的智慧和匠心。书中关于古代建筑的建造过程，从选址、材料到榫卯结构的精妙，都让我惊叹不已。还有关于传统医药的论述，讲解了草药的采集、炮制以及中医的整体观，让我对“天人合一”的理念有了更深的理解。最让我印象深刻的是关于茶道和书法的部分，作者不仅仅是在介绍技法，更是在阐述一种生活态度和精神境界。阅读这本书，就像是在品一杯陈年的老酒，回味无穷，每一页都充满了历史的厚重感和文化的底蕴。

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《算法的交响》这本书，为我打开了一扇通往数字世界的大门。作为一名对计算机科学略知一二的读者，我一直对那些驱动我们日常使用的应用程序和服务的底层逻辑感到好奇。这本书恰好满足了我的这种好奇心。作者用一种非常巧妙的方式，将复杂的算法概念化繁为简。从基础的排序算法，到更高级的机器学习和人工智能的原理，作者都通过形象的比喻和清晰的图示进行了讲解。我特别喜欢书中关于“搜索算法”的解释，将它比作在一本巨大的字典里查找单词，形象生动地展现了效率的重要性。书中还探讨了算法在现实生活中的应用，比如推荐系统、自动驾驶等，让我意识到算法并非冰冷的数学公式，而是正在深刻地改变着我们的生活。这本书的阅读体验，就像是听一场精彩的交响乐，每一个音符都恰到好处，共同谱写出数字时代的宏伟乐章。

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我最近沉迷于《星辰的低语》这本书，它带领我踏上了一段令人屏息的宇宙探索之旅。作者以极富感染力的笔触，将浩瀚星空的神秘与壮丽展现在我面前。从行星的形成机制，到恒星的生死演变，再到星系碰撞的宏伟景象，每一章都充满了令人惊叹的科学事实和前沿理论。我特别欣赏书中对于黑洞、暗物质和暗能量等未知领域的探讨，作者并没有简单地抛出一些高深的术语，而是通过生动的类比和清晰的逻辑，将这些抽象的概念转化为易于理解的画面。比如，书中将虫洞比作折叠的纸张，将暗能量比作让宇宙不断膨胀的神秘力量，这些比喻极大地激发了我的想象力。阅读这本书的过程，就像是在仰望夜空，感受着自身的渺小，同时也为宇宙的无穷奥秘而深深着迷。它让我重新审视了我们在宇宙中的位置，并激发起对未知更深层次的渴望。

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《生命的奇迹》这本书，是一次让我心灵得到洗涤的阅读体验。我一直对生命科学领域充满敬畏，而这本书以一种非常人性化的视角，深入探索了生命的奥秘。作者并非仅仅罗列生物学的枯燥事实，而是通过讲述一个个真实的故事，展现了生命顽强的韧性和令人动容的时刻。从微观的细胞分裂，到宏观的物种演化，再到生命在极端环境下的生存奇迹，每一部分都充满了令人惊叹的细节。我特别喜欢书中关于“遗传密码”的论述，作者将DNA比作一本记录生命蓝图的书籍，生动地解释了基因如何代代相传。书中还探讨了生命的多样性，展现了地球上各种生物的独特之处，让我对生命的复杂和美丽有了全新的认识。阅读这本书，不仅仅是在增长知识，更是在感受生命的力量，并对生命本身产生更深的敬畏和感激。

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这本《光影的织锦》真是让我大开眼界！我一直对那些能捕捉瞬间之美的艺术形式着迷，而这本书深入浅出地剖析了摄影的奥秘。从早期达盖尔银版法的粗犷颗粒，到柯达胶卷带来的大众化普及，再到如今数码时代的像素洪流，作者用生动的语言串联起了摄影技术发展的脉络。我尤其喜欢它关于光线运用部分的论述，讲解了如何利用自然光和人造光来塑造画面情绪，特别是书中提到的“黄金时刻”和“蓝色时刻”，配以大量的实例照片，让那些抽象的光学原理变得触手可及。书中还花了 considerable 的篇幅介绍了几位摄影大师的经典作品，分析了他们的构图、色彩运用和故事叙述能力，读来让人受益匪浅。它不仅仅是一本技术手册，更是一本充满人文关怀的艺术读物，让我对按下快门这一简单的动作有了全新的认识，仿佛看到了镜头背后无数双眼睛所凝视的世界。

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