Machine Learning And Robot Perception pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Alpaslan, Ferda 编

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:

价格:$ 213.57

装帧:HRD

isbn号码:9783540265498

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 科技
• Springer
• 2005
• 机器学习
• 机器人感知
• 计算机视觉
• 机器人学
• 深度学习
• SLAM
• 传感器融合
• 图像处理
• 模式识别
• 人工智能

《深度学习与计算机视觉：理论、算法与应用》 本书旨在深入探讨深度学习在计算机视觉领域的核心理论、关键算法以及广泛应用。我们不仅会追溯计算机视觉的发展历程，分析传统方法面临的挑战，更会聚焦于深度学习的兴起如何彻底改变了这一学科。 第一部分：深度学习基础 本部分将构建坚实的深度学习理论基础。我们将从神经科学的灵感源泉——人工神经网络讲起，详细介绍感知机、多层感知机（MLP）等早期模型，并深入解析反向传播算法及其在网络训练中的核心作用。随后，我们将着重讲解激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的原理与选择，损失函数（如交叉熵、均方误差）的设计考量，以及优化器（如SGD、Adam、RMSprop）的更新机制与优劣势。我们会探讨正则化技术（如L1、L2、Dropout）如何有效防止过拟合，以及批量归一化（Batch Normalization）如何加速训练和提高模型稳定性。此外，本书还将介绍不同类型的网络结构，包括全连接网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本原理，为后续更复杂的模型打下基础。 第二部分：卷积神经网络（CNN）与图像特征提取 卷积神经网络是现代计算机视觉的基石。本部分将深入剖析CNN的结构组成，包括卷积层、池化层（如最大池化、平均池化）、全连接层以及它们各自的功能。我们将详细解释卷积核（filter/kernel）的工作原理，感受野（receptive field）的概念，以及不同填充（padding）和步长（stride）设置对特征图的影响。本书将回顾经典CNN架构的发展脉络，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）和ResNet。我们将逐一分析这些架构的设计思想、创新点以及它们在ImageNet等大型数据集上的突破性表现。特别地，我们将深入研究残差连接（residual connection）如何解决深度网络训练中的梯度消失问题，以及Inception模块如何通过并行卷积核提升模型效率。此外，本部分还会探讨不同层级特征的提取，浅层特征（如边缘、角点）与深层特征（如物体的纹理、形状、语义信息）的区别，以及如何利用这些特征进行图像分类、目标检测和图像分割等任务。 第三部分：目标检测与语义分割 精确地识别图像中的物体并确定其位置是计算机视觉的核心挑战之一。本部分将系统介绍目标检测的两种主要范式：两阶段检测器（如R-CNN系列，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO系列、SSD）。我们将详细解析区域提议（region proposal）的生成机制，锚框（anchor box）的设计理念，以及它们在定位和分类中的作用。对于两阶段检测器，我们将深入探讨区域提议网络（RPN）如何集成到Faster R-CNN中，实现端到端的训练。对于单阶段检测器，我们将阐述它们如何直接预测边界框和类别，以及如何权衡速度与精度。 语义分割的目标是将图像中的每个像素分配到一个预定义的类别。本部分将重点介绍全卷积网络（FCN）及其变种，如U-Net。我们将解释FCN如何将传统的分类网络转化为全像素级别的预测模型，并探讨其跳跃连接（skip connection）的设计如何融合浅层和深层特征，从而保留细节信息。U-Net作为医学图像分割的经典模型，其对称的编码器-解码器结构以及特征图的融合策略将被详细解析。此外，我们还将介绍一些更先进的分割方法，如Mask R-CNN，它在目标检测的基础上进一步实现了实例分割。 第四部分：实例分割与图像生成 实例分割旨在区分同一类别的不同实例，为每个实例生成独立的分割掩码。本部分将详细介绍Mask R-CNN，它在Faster R-CNN的基础上增加了并行预测实例掩码的分支，实现了高效的实例分割。我们将分析其结构设计，以及如何通过RoIAlign（Region of Interest Align）替代RoIPooling，提高掩码预测的精度。 图像生成是深度学习中最具创造性的领域之一。本部分将深入介绍生成对抗网络（GAN）的原理，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程。我们将分析不同GAN变种，如DCGAN（Deep Convolutional GAN）、WGAN（Wasserstein GAN）及其在图像生成质量和训练稳定性方面的改进。本书还将探讨条件GAN（Conditional GAN），它允许我们根据指定的条件（如文本描述、类别标签）生成图像。此外，我们还将简要介绍变分自编码器（VAE）作为另一种生成模型，并分析其与GAN在生成机制上的差异。 第五部分：模型部署与优化 将训练好的深度学习模型部署到实际应用中是项目成功的关键。本部分将探讨模型部署的常见挑战，包括计算资源限制、延迟要求和功耗约束。我们将介绍模型压缩技术，如量化（quantization）、剪枝（pruning）和知识蒸馏（knowledge distillation），以及它们如何减小模型尺寸和加速推理。此外，我们还将讨论不同硬件平台（如CPU、GPU、TPU、嵌入式设备）上的模型推理优化策略，以及TensorRT、OpenVINO等推理引擎的应用。 第六部分：前沿与未来展望 在本书的最后，我们将简要回顾深度学习与计算机视觉领域的最新进展，包括Transformer在视觉领域的应用（如Vision Transformer, ViT）、自监督学习（self-supervised learning）的兴起，以及多模态学习（multimodal learning）的发展。我们将讨论当前研究的热点问题，如模型的可解释性、鲁棒性、公平性以及在现实世界中的伦理考量。最后，我们将对未来计算机视觉的发展趋势进行展望，探讨其在自动驾驶、医疗影像、虚拟现实、机器人感知等领域的潜力。 本书力求理论与实践相结合，通过清晰的数学推导、详尽的算法解释以及对经典模型和前沿技术的深入剖析，帮助读者建立起全面而深刻的理解。无论是对深度学习初学者，还是希望在计算机视觉领域深耕的研究者和工程师，本书都将是一份有价值的参考。

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这本书的阅读体验，最奇特的地方在于它似乎有一种魔力，能将读者从纯粹的符号运算中拉出来，重新审视“智能”的本质。作者在论述过程中，时不时会穿插一些对神经科学和认知心理学的引用，这使得原本冰冷的技术讨论瞬间充满了生命力和深度。例如，当讲解到深度神经网络的层次结构时，作者会将其与人脑皮层的分区功能进行类比，这种跨学科的融合，极大地丰富了我对模型内部工作原理的直觉理解。文字的张力很强，语言风格多变，有时像一位严谨的科学家，给出精确的定义；有时又像一位富有激情的布道者，鼓舞人心。我发现自己常常会因为某个绝妙的比喻而停下来，反复咀嚼作者的措辞。这本书成功地打破了学科间的壁垒，构建了一个更具包容性和前瞻性的知识体系。它不再将学习目标局限于“学会如何实现一个算法”，而是引导读者思考“我们如何能更好地理解和模拟智能的运行机制”，这种启发性是极其宝贵的。

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这本书的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色调配上闪烁着微光的几何图形，立刻让人联想到高精尖的技术和未来的无限可能。我最初拿到这本书时，是抱着极大的好奇心翻开的。它似乎并不像传统教科书那样枯燥乏味，反而带有一种探索未知领域的神秘感。内页的排版和插图也处理得相当精致，很多抽象的概念都通过清晰的图示得到了直观的展现，这对于理解那些复杂的数据结构和算法逻辑无疑是巨大的帮助。我特别欣赏作者在引言部分所营造的那种宏大叙事感，它不仅仅是在介绍技术，更像是在描绘一个关于智能如何塑造世界的愿景。阅读的过程中，我仿佛跟随作者的思路，穿梭于庞大的数据海洋，感受着每一次模型迭代带来的细微而深刻的变革。作者对于理论的阐述深入浅出，即便是初次接触这些领域的读者，也能借助生动的比喻和恰当的案例，迅速抓住核心要点。这种平衡感，在技术深度和可读性之间拿捏得恰到好处，实属难得。我期待着它能为我接下来的学习和实践提供坚实的理论基石，并激发更多原创性的思考火花。

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这本书的结构安排颇具匠心，它巧妙地避开了那种机械的章节堆砌感。开篇部分，作者用近乎文学的手法构建了一个关于“感知”的哲学框架，将复杂的计算过程置于一个更广阔的认知科学背景下进行审视。这种铺垫极大地增强了读者的代入感，使得后续进入技术细节时，学习曲线变得平滑许多。最让我印象深刻的是其中关于数据预处理的章节，作者没有简单地罗列各种清洗技巧，而是深入剖析了不同数据源的“偏见”及其对最终结果可能产生的系统性误差。这种对底层逻辑的深挖，远超我的预期。而且，书中大量的案例分析都来源于实际工业界遇到的棘手问题，而非教科书上完美的理想模型。通过分析这些“真实世界的污垢”，读者能够更早地建立起一种实战思维，懂得如何将理论模型转化为可靠的生产力工具。这本书的价值不仅在于传授知识，更在于培养一种批判性分析问题的思维模式，这对于任何希望在技术前沿有所建树的人来说，都是无价之宝。

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我是在一个项目攻坚的关键时期接触到这本书的，当时团队对于如何优化我们的实时决策系统感到瓶颈重重。坦率地说，我原本以为这又是一本理论堆砌、实操性不强的书籍。然而，当我翻到关于系统集成与部署的那部分时，我立刻意识到我的判断失误了。作者没有止步于算法的数学推导，而是清晰地阐述了如何将这些复杂的模型部署到资源受限的边缘计算设备上，并给出了多套不同性能权衡的架构图。书中对计算效率和内存管理的讨论，简直是为我们这种追求低延迟的应用场景量身定制的。尤其是作者对于不同编程语言和框架在特定场景下的性能对比分析，提供了大量可直接参考的数据支持，而不是空泛的建议。这使得我们能够迅速地根据实际硬件条件，做出最优化选择。这本书的实用性体现在每一个细节中，它真正做到了“知行合一”，将深奥的理论与严酷的工程实践紧密地结合在了一起，极大地提升了我的项目效率和对工程化部署的理解深度。

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这本书的写作风格非常具有个人特色，它不像某些技术著作那样追求极致的学术严谨性，反而多了一份哲思的味道。阅读体验更像是与一位经验丰富、见解独到的行业前辈进行深度对话，他没有急于抛出公式，而是先引导你思考“为什么要做这件事”以及“它可能带来的社会影响”。书中对于伦理边界的探讨尤为深刻，这在很多纯粹的技术书籍中是很少见的。作者似乎深知，当技术力量日益强大时，驾驭它的智慧和责任感同等重要。这种对人文关怀的渗透，让整本书的立意拔高了一个层次。我尤其欣赏其中几章对于历史沿革的梳理，通过回顾过去的几次关键突破，作者清晰地展示了现有技术路径是如何一步步演化而来的，这种宏观视角避免了我们陷入“只见树木不见森林”的困境。文字流畅自然，节奏掌控得宜，时而激昂，时而沉静，让原本可能晦涩难懂的主题变得富有韵律感。它不仅仅是一本工具书，更像是一部关于未来智能社会构建的蓝图构想集。

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