Machine Learning in Computer Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Sebe, Nicu/ Cohen, Ira/ Garg, Ashutosh/ Huang, Thomas S./ Sebe, Nicu (EDT)

出品人:

页数:245

译者:

出版时间:

价格:$119.00

装帧:HRD

isbn号码:9781402032745

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• in
• ebook
• Vision
• Machine
• Learning
• ComputerVision
• Computer
• Machine Learning
• Computer Vision
• Deep Learning
• Image Processing
• Artificial Intelligence
• Convolutional Neural Networks
• Object Detection
• Federated Learning
• Data Science

《机器视觉中的深度感知：从基础到前沿》 本书旨在全面深入地探讨计算机视觉领域的核心技术与最新进展，重点聚焦于如何通过机器学习算法赋予机器“看”和“理解”世界的能力。我们相信，在当今数据驱动的时代，机器学习是驱动计算机视觉发展的核心引擎。本书内容涵盖了从基础的图像处理与特征提取，到复杂的深度学习模型在各类视觉任务中的应用。 第一部分：计算机视觉基石与机器学习入门 我们将从计算机视觉的基础概念出发，梳理图像数据的特性及其在数字世界的表示方式。读者将了解到经典图像处理技术，如滤波、边缘检测、形态学操作等，这些是理解更高级算法的基石。随后，我们将引入机器学习的基本原理，包括监督学习、无监督学习和强化学习的范畴，并详细介绍用于处理视觉数据的关键算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等。本部分还将深入探讨特征提取的重要性，以及如何从原始图像中提取出具有代表性和区分度的信息，例如SIFT、HOG等手工设计特征，并为后续介绍神经网络的自动特征学习奠定基础。 第二部分：深度学习在计算机视觉中的革新 随着深度学习的兴起，计算机视觉领域迎来了革命性的突破。本部分将详细阐述卷积神经网络（CNN）的架构原理，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等关键组成部分，以及它们如何有效地从图像中学习层次化的特征表示。我们将分析经典的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，并讨论它们在不同计算机视觉任务中的创新之处和性能提升。此外，我们还将介绍循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在处理序列性视觉信息（如视频分析、图像字幕生成）中的作用。 第三部分：核心计算机视觉任务与深度学习应用 本书将系统性地介绍计算机视觉的几大核心任务，并深入剖析深度学习模型在其中的应用： 图像分类（Image Classification）： 学习如何构建能够准确识别图像内容的模型，从猫狗识别到更复杂的场景分类。我们将探讨如何利用迁移学习（Transfer Learning）和数据增强（Data Augmentation）技术来提升模型的泛化能力。 目标检测（Object Detection）： 介绍如何定位图像中的特定对象并为其分配类别标签。我们将深入讲解两阶段检测器（如R-CNN系列）和单阶段检测器（如YOLO、SSD）的工作原理，以及它们在实时应用中的优势。 语义分割（Semantic Segmentation）与实例分割（Instance Segmentation）： 讲解如何将图像中的每个像素归类到特定的语义类别，以及区分同一类别的不同实例。我们将分析全卷积网络（FCN）、U-Net、Mask R-CNN等模型。 姿态估计（Pose Estimation）： 探讨如何识别图像或视频中人或其他对象的关键点，以推断其姿态和动作。 人脸识别（Face Recognition）与人脸检测（Face Detection）： 详细介绍用于识别和定位人脸的深度学习方法，包括人脸关键点检测、人脸对齐和特征向量提取。 图像生成与风格迁移（Image Generation and Style Transfer）： 介绍生成对抗网络（GAN）在生成逼真图像、图像修复、超分辨率以及艺术风格迁移等方面的强大能力。 三维视觉（3D Vision）： 涉及从2D图像重建3D模型、立体视觉（Stereo Vision）以及点云处理等前沿课题。 第四部分：前沿技术与未来展望 在本书的最后部分，我们将目光投向计算机视觉领域的最新研究动态和未来发展趋势： Transformer在视觉领域的应用： 探讨Vision Transformer（ViT）等模型如何将自然语言处理中的Transformer架构成功应用于计算机视觉任务，并分析其优势。 自监督学习（Self-Supervised Learning）： 介绍如何在没有人工标注数据的情况下，利用数据本身的结构来学习有用的特征表示，从而解决数据标注瓶颈问题。 可解释的AI（Explainable AI, XAI）在视觉中的应用： 探讨如何理解和解释深度学习模型做出决策的原因，提高模型的透明度和可信度。 领域自适应（Domain Adaptation）与对抗性攻击（Adversarial Attacks）： 讨论如何在不同数据分布之间进行模型迁移，以及如何防御和理解对抗性样本。 端到端学习（End-to-End Learning）： 强调从原始输入到最终输出的直接学习范式，以及它如何简化模型设计和提升性能。 本书不仅提供理论知识的深入讲解，更注重实际应用。我们将通过分析经典的论文和案例，帮助读者理解这些技术的实际落地过程。对于有一定编程基础的读者，本书还鼓励读者动手实践，使用主流的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）来实现和复现文中的算法和模型。 无论您是想在学术界进行深入研究，还是希望在工业界应用计算机视觉技术解决实际问题，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。它将帮助您构建坚实的理论基础，掌握前沿的算法工具，并激发您对计算机视觉领域不断探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计风格让我感到非常舒适。每一页都充满了信息量，但却没有让人感到拥挤或混乱。作者非常注重图文并茂，大量精美的插图和表格穿插在文字之间，有效地解释了各种概念和算法。我尤其喜欢书中关于图像预处理和数据增强的章节，作者通过直观的图片展示了翻转、旋转、裁剪、颜色抖动等操作如何丰富数据集，提高模型的泛化能力。这些细节的呈现，让我在理论学习的同时，也能感受到实际操作中的关键点。此外，书中还提供了一些实际案例的分析，例如如何构建一个用于人脸识别的深度学习模型，从数据收集、模型选择、训练到评估的整个流程都做了详细的介绍。这种“实战”导向的内容，让我对如何将理论知识应用于解决实际问题有了更深刻的理解。我还在书中看到了关于模型解释性的讨论，这对于理解“黑箱”模型的工作机制至关重要。总的来说，这本书不仅在内容上具有极高的价值，在呈现方式上也做到了极致，是一本值得反复阅读和参考的优质书籍。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对深度学习在视觉领域应用充满热情的初学者，在寻找一本能够系统性介绍相关知识的书籍时，这本书无疑是我的首选。我被它广泛的读者评价和推荐所吸引，许多人都提到这本书的讲解深入浅出，即使是初学者也能轻松上手。翻开之后，我发现这本书的内容确实非常全面，它不仅涵盖了传统计算机视觉中的经典算法，例如SIFT、HOG等特征提取方法，也对近年来大放异彩的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）的各种变体，进行了详尽的介绍。作者在讲解CNN的结构时，非常细致地剖析了卷积层、池化层、全连接层等各个组件的作用，并解释了它们如何协同工作以实现图像的特征学习和分类。我尤其喜欢书中关于反向传播算法的讲解，作者通过图示和详细的数学推导，清晰地展现了模型是如何通过不断调整权重来优化性能的，这让我对深度学习模型的训练过程有了更直观的理解。此外，书中还涉及了目标检测、图像分割、人脸识别等计算机视觉领域的经典任务，并介绍了当前最先进的模型和技术，这让我对未来的学习方向有了更明确的规划。总而言之，这本书为我打开了一扇通往计算机视觉和机器学习世界的大门，让我看到了这个领域巨大的潜力和无限的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就让我眼前一亮，简洁大气，又不失专业感。我一直对计算机视觉和机器学习这两个领域都充满好奇，但总觉得两者之间的联系有些模糊，难以形成系统性的认知。当我看到这本书的名字时，就预感到它可能会为我解开这个困惑。拆开包装，这本书拿在手里沉甸甸的，厚实的纸张和精美的印刷质量都预示着其内容的扎实。我迫不及待地翻开第一页，作者开篇就以一种非常引人入胜的方式，将我带入了计算机视觉的宏大世界，从最基础的图像感知原理，到如何让机器“看懂”世界，每一步的讲解都循序渐进，逻辑清晰。我尤其欣赏作者在讲解过程中穿插的各种生动形象的比喻，比如将特征提取比作人类识别物体的过程，又将深度学习模型比作一个能够不断学习和优化的“大脑”，这些类比让原本抽象的技术概念变得易于理解，也激发了我深入探索的兴趣。虽然我还没有完全读完，但仅仅是前几章的内容，就已经让我对计算机视觉的底层逻辑有了更深刻的理解，也对机器学习在其中的作用有了更清晰的认识。这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是一个循循善诱的向导，指引着我一步步深入探索这个充满魅力的领域。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能领域充满热情的爱好者，这本书为我打开了计算机视觉与机器学习相结合的奇妙世界。作者的讲解风格非常引人入胜，他用一种清晰且富有启发性的方式，将复杂的概念变得易于理解。我特别喜欢书中关于特征工程和模型选择的讨论，作者详细介绍了如何根据不同的图像特征和任务需求来选择最合适的机器学习算法，并提供了实用的建议。例如，在讨论图像分类问题时，作者对比了多种分类器，并分析了它们的适用场景和优缺点。我还在书中看到了关于注意力机制在计算机视觉中的应用的介绍，这让我对模型如何聚焦于图像中的关键信息有了更深刻的认识。这本书的内容就像一条蜿蜒的河流，引导我一步步探索计算机视觉的各个分支，从图像的底层处理到高层的语义理解，都得到了详细的阐述。即使在一些比较前沿的技术讨论中，作者也能保持客观的态度，并鼓励读者进行更深入的研究。总而言之，这本书为我提供了一个全面而深入的视角，让我对这个领域充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常流畅且富有条理，即使是像我这样背景不算特别深厚的读者，也能感受到作者在文字组织上的匠心独运。每一章节的过渡都显得非常自然，仿佛一条清晰的逻辑线贯穿始终。我尤其喜欢作者在介绍复杂算法时，会先从一个直观的例子入手，例如在讲解图像分类时，作者会先从人类是如何通过观察物体的颜色、形状、纹理来识别它的入手，然后再引出机器学习中的特征提取和模型训练。这种由表及里、循序渐进的讲解方式，让原本晦涩难懂的数学公式和算法流程变得生动有趣。我还在书中看到了很多高质量的图示和代码示例，这些可视化元素极大地帮助我理解了抽象的理论概念。例如，在讲解卷积神经网络的感受野时，书中提供的动态图示让我瞬间明白了不同层级的神经元是如何逐步提取到图像中的高层语义信息的。此外，书中还提供了与代码实现相关的细节，虽然我还没有深入研究代码部分，但能够预见到这将对我在实际操作中非常有帮助。总的来说，这本书不仅仅是一本知识的载体，更像是一位耐心的老师，用最易懂的方式引导我学习。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何让计算机“看懂”并理解图像内容感到着迷，而这本书恰好满足了我对这个领域的探求。作者以一种非常系统和全面的方式，构建了一个从基础到进阶的知识体系。我非常欣赏书中对计算机视觉基本概念的清晰阐述，例如图像的表示、颜色空间、边缘检测等，这些是理解后续更复杂算法的基础。在讲解机器学习算法在计算机视觉中的应用时，作者并没有简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了每种算法背后的思想和逻辑。例如，在介绍支持向量机（SVM）用于图像分类时，作者详细讲解了核函数的作用，以及如何通过最大化间隔来实现最优分类。我特别喜欢书中关于特征匹配和目标跟踪的章节，作者通过生动的比喻和详细的步骤，让我理解了机器是如何在图像序列中定位和识别特定目标的。这本书的内容对我来说，就像是一张详细的地图，指引我在计算机视觉这片广阔的领域中进行探索。即使在一些比较困难的算法讲解中，作者也能保持耐心，提供多种角度的解释，确保读者能够理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者拥有丰富的专业知识和教学经验，这一点从他流畅的文笔和严谨的逻辑中就能看出来。我尤其欣赏作者在讲解过程中所展现出的批判性思维，他不仅介绍了各种算法的优势，也指出了它们的局限性，并鼓励读者根据具体问题进行选择和优化。在讨论深度学习模型时，作者没有回避其训练过程中可能遇到的困难，例如过拟合、梯度消失等问题，并提供了相应的解决方案，如正则化、批量归一化等。这让我深刻认识到，在实际应用中，理论知识的掌握固然重要，但如何解决实际问题、如何进行模型调优同样关键。书中还涉及了一些关于计算机视觉伦理和隐私的讨论，这让我意识到技术的发展需要兼顾社会效益和人文关怀，这在很多技术书籍中是很难见到的。我还在书中看到了关于模型部署和实时推理的讨论，这对于将实验室的成果转化为实际应用具有重要的指导意义。总而言之，这本书的内容非常全面，不仅关注技术本身，也关注技术背后的思考和实际应用。

评分☆☆☆☆☆

在众多的机器学习和计算机视觉书籍中，这本书给我留下了非常深刻的印象。它的内容深度和广度都非常出色，既有扎实的理论基础，又有前沿的研究进展。作者在梳理经典算法时，非常注重对其数学原理的解析，例如在讲解主成分分析（PCA）时，作者不仅介绍了其降维的思想，还详细推导了协方差矩阵和特征值分解在其中的作用。这对于我这样希望深入理解算法底层逻辑的读者来说，是极其宝贵的。另一方面，这本书也紧跟技术发展的步伐，对近年来深度学习在计算机视觉领域的突破进行了充分的介绍。例如，书中详细阐述了生成对抗网络（GAN）的工作原理，并列举了其在图像生成、风格迁移等方面的应用，这让我对AI的创造力有了全新的认识。此外，书中还提及了Transformer模型在视觉领域的应用，这让我看到了未来计算机视觉研究的新方向。我特别欣赏书中对每个算法的优缺点分析，以及不同模型之间的权衡取舍，这有助于我更全面地认识和评估各种技术。总的来说，这本书的知识体系非常完整，能够帮助读者建立起一个清晰的计算机视觉与机器学习知识框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者非常注重理论与实践的结合，这使得它不仅仅是一本纯粹的理论书籍，更是一本能够指导实际操作的指南。我在阅读过程中，常常能够感受到作者想要帮助读者真正掌握这些知识的愿望。例如，在讲解如何使用Python和OpenCV进行图像处理时，作者提供了清晰的代码片段和详细的步骤说明，让我能够轻松地将理论知识转化为实际操作。我特别欣赏书中关于特定应用场景的案例分析，比如自动驾驶中的目标检测、医疗影像的分析等，这些案例让我看到了计算机视觉和机器学习在真实世界中的广泛应用。通过这些案例，我不仅学习了相关的技术，也了解了它们是如何解决实际问题的。书中还提供了一些关于性能评估指标的讨论，例如精度、召回率、F1分数等，以及如何根据不同的任务选择合适的评估指标，这对于我理解模型的优劣至关重要。总而言之，这本书的内容非常丰富，既有深厚的理论基础，又有实用的实践指导，是一本难得的好书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望学习计算机视觉和机器学习交叉领域的学生，我在这本书中找到了我所需要的一切。作者在讲解时，总是能够恰到好处地引导我思考“为什么”和“如何做”。例如，在介绍卷积神经网络的权重共享时，作者不仅仅给出了数学上的解释，还联系了生物视觉神经元的感受野，让我能够从更宏观的层面理解其设计理念。书中还详细介绍了各种经典的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，以及它们在计算机视觉任务中的应用，这为我的实践操作提供了极大的便利。我特别喜欢书中关于图像生成模型的讲解，例如StyleGAN等，作者不仅介绍了其模型结构，还展示了其令人惊叹的生成效果，这让我对AI的创造力有了全新的认识。这本书的内容涵盖了从图像的低级特征提取到高级语义理解的整个过程，让我对计算机视觉有了更加系统和全面的认识。即使在一些我不太熟悉的领域，作者的讲解也能让我很快地掌握核心概念。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆