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出版者:CRC Press

作者:Rastislav Lukac

出品人:

页数:600

译者:

出版时间:2006-10-20

价格:USD 209.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849397745

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 颜色图像
• 图像分析
• 计算机视觉
• 数字图像处理
• 图像识别
• 图像增强
• 色彩空间
• 图像分割
• 图像恢复

深度学习与计算机视觉：前沿算法与实践应用 作者： [请在此处填写作者姓名或机构名称] 出版社： [请在此处填写出版社名称] 出版日期： [请在此处填写出版日期] --- 内容简介 本书《深度学习与计算机视觉：前沿算法与实践应用》，旨在为读者提供一个全面、深入且紧跟时代脉搏的知识体系，涵盖当前人工智能领域最热门的两个交叉学科：深度学习（Deep Learning）和计算机视觉（Computer Vision）。本书的重点在于阐述如何利用现代深度神经网络模型，解决复杂的视觉感知问题，并辅以大量实际工程案例，帮助读者实现理论与实践的无缝对接。 本书的核心价值在于： 我们聚焦于如何构建、训练和优化那些在图像识别、目标检测、语义分割、视频分析乃至生成模型等领域取得突破性进展的先进算法，而完全不涉及传统的、基于固定算法或颜色空间变换的图像处理技术，如直方图均衡化、色彩空间转换（如RGB到HSV/Lab的转换）、形态学操作或经典滤波器的应用。本书完全立足于数据驱动的、基于大规模数据训练的深度学习范式。 第一部分：深度学习基础回顾与视觉系统构建 本部分为读者奠定坚实的理论基础，但其侧重点完全集中于神经网络的结构、优化机制以及在视觉任务中的特有设计。 第一章：从神经元到大规模网络 深入解析人工神经网络的基本构建模块，包括激活函数（如ReLU、SiLU、GeLU）、损失函数（如交叉熵、对比损失、IoU损失）的数学原理及其在优化过程中的角色。重点阐述反向传播算法的现代实现方式，以及优化器（如SGD的动量、Adam系列、Adagrad）如何高效地引导网络权重更新。 第二章：卷积网络的演进与深化 详细剖析卷积神经网络（CNN）的核心架构。从LeNet、AlexNet到现代的ResNet、DenseNet、Inception系列，分析残差连接、批标准化（Batch Normalization）和分组卷积等关键技术如何克服深层网络的训练难题。本书特别强调如何设计高效的特征提取器，而非仅仅停留在对已有模型的描述上。 第三章：视觉任务中的数据预处理与增强（深度学习视角） 本章不讨论任何关于像素值缩放或特定色彩空间操作的传统方法。我们关注的是数据增强（Data Augmentation）的深度学习策略，如Mixup、CutMix、随机裁剪与缩放的几何变换实现，以及使用生成模型（如GANs或VAEs）生成合成训练样本的技术。强调数据分布与模型泛化能力之间的关系。 第二部分：前沿视觉任务与深度模型 本部分是本书的核心，系统介绍了当前计算机视觉领域最活跃的研究方向，并详细解析了实现这些功能所依赖的先进深度模型。 第四章：图像分类的极限：从2D到3D感知 探讨超越传统二维图像分类的挑战。深入讲解如何利用3D CNNs处理视频序列（动作识别），以及如何利用Transformer结构（如ViT、Swin Transformer）直接处理原始图像块序列，实现全局上下文的有效建模。讨论模型在处理自然图像集（如ImageNet）和特定领域数据集（如医学影像）时的架构调整。 第五章：目标检测的里程碑：一步到位与两步精炼 全面覆盖当前目标检测的主流框架。详细分析两阶段方法（如Faster R-CNN的RPN机制）如何精确生成候选框，以及单阶段方法（如YOLOv5/v7/v8、SSD）如何在速度和精度之间取得平衡。重点解析Anchor-free检测器（如FCOS、CenterNet）如何简化流程，以及如何解决小目标检测的难题。 第六章：像素级理解：语义分割与实例分割 本章专注于如何实现场景的像素级精细化理解。深入讲解全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net、DeepLab系列如何通过跳跃连接（Skip Connections）融合多尺度特征。对于实例分割，详细介绍Mask R-CNN的并行掩码分支设计，以及Query-based实例分割模型（如MaskFormer/Mask2Former）的新范式。 第七章：深度估计与三维重建 探讨如何从单张或多张图像中恢复场景的几何信息。分析单目深度估计网络（Monocular Depth Estimation Networks）如何通过自监督或监督学习预测深度图，涉及损失函数如深度梯度损失和表面法线损失。讲解如何将深度信息与SfM/SLAM算法相结合，实现大规模三维场景重建。 第三部分：生成模型与前沿趋势 本书的最后部分着眼于视觉生成和模型优化，这是当前研究热点。 第八章：对抗性学习与图像生成 详细介绍生成对抗网络（GANs）的工作原理，从DCGAN到StyleGAN系列，分析如何控制生成图像的特定属性（如人脸属性编辑）。同时，系统阐述扩散模型（Diffusion Models）在高质量图像合成、图像修复和条件生成中的颠覆性应用，包括DDPM和Latent Diffusion Models的内部机制。 第九章：自监督与弱监督学习 在标注数据稀缺的背景下，本章介绍如何充分利用无标签数据进行视觉模型训练。深入探讨对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR, MoCo）如何构建有效的视觉表征，以及在弱监督场景下如何利用注意力图或边界框信息来指导语义分割任务。 第十章：高效部署与模型压缩 关注如何将庞大的深度模型部署到资源受限的边缘设备上。涵盖模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，如Post-Training Quantization, Quantization-Aware Training）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等核心技术，确保模型在保持较高精度的同时，实现推理速度的显著提升。 --- 目标读者 本书面向具有一定高等数学和编程基础（Python/PyTorch/TensorFlow）的读者，包括： 计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的研究生及高年级本科生。 从事人工智能、机器学习、机器人视觉、自动驾驶等领域的工程师和研究人员。 希望系统掌握现代视觉算法，并将其应用于实际工程项目的专业人士。 本书特色 本书的特点在于其纯粹的深度学习导向。我们不讨论任何与传统数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）相关的理论和代码实现，如滤波器的离散卷积、傅里叶变换在图像去噪中的应用、颜色空间转换的数学推导或直方图统计分析。所有的视觉任务均通过端到端的深度神经网络来解决。本书强调模型的架构创新、高效的训练策略以及前沿的生成技术，是理解当代计算机视觉发展脉络的必备参考书。

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