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深度学习与计算机视觉：从基础理论到前沿应用 作者： 张伟，李芳 出版社： 科技创新出版社 出版日期： 2023年10月 页数： 680页 ISBN： 978-7-5198-7654-3 --- 内容简介： 本书系统性地阐述了深度学习在计算机视觉领域的核心理论、关键算法与前沿应用。全书共分为四个主要部分，循序渐进地带领读者深入理解这一快速发展的交叉学科。 第一部分：计算机视觉与深度学习基础（第1章 - 第6章） 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础，介绍计算机视觉的基本概念、数学工具以及深度学习的核心原理。 第1章：计算机视觉概述与发展历程 本章首先界定了计算机视觉（Computer Vision, CV）的研究范畴和目标，探讨了其在机器人学、自动驾驶、医疗影像分析等领域的广泛应用。随后，详细回顾了从早期的特征工程方法到基于深度学习的范式转变，强调了大规模数据集和计算能力的提升对CV领域带来的革命性影响。本章还对经典图像处理基础（如滤波、边缘检测）进行了简要回顾，为后续更复杂的模型搭建必要的背景知识。 第2章：基础数学与概率论回顾 深度学习严重依赖线性代数、微积分和概率论。本章重点复习了构建神经网络所需的关键数学工具，包括矩阵运算、反向传播（链式法则的应用）、梯度下降法的优化机制，以及贝叶斯定理、最大似然估计等概率统计基础，确保读者能够从数学层面理解模型的优化过程。 第3章：人工神经网络（ANN）基础 本章详细介绍了人工神经网络的基本单元——神经元模型，包括激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的选择与特性分析。随后，深入讲解了多层感知机（MLP）的结构、前向传播和核心的误差反向传播算法。本章特别关注了欠拟合与过拟合问题，并引入了正则化技术（L1/L2）和Dropout作为初步的解决方案。 第4章：优化算法与模型训练 模型训练的效率和收敛性是深度学习成功的关键。本章系统性地比较了不同的优化器，从基础的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp以及当前主流的Adam优化器。此外，本章还探讨了学习率调度策略（如余弦退火、步进衰减）和批量归一化（Batch Normalization, BN）在加速收敛和提高泛化能力中的作用。 第5章：常用深度学习框架实战 本章侧重于实践操作，详细介绍了当前主流的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的基本使用方法。内容涵盖了数据加载器（DataLoader）、张量操作、模型构建（使用`nn.Module`）、定义损失函数以及完整的训练循环编写。通过具体的代码示例，读者将学会如何高效地搭建和调试深度学习模型。 第6章：可微分编程思维 本章介绍了一种现代深度学习范式——可微分编程。解释了计算图（Computation Graph）的概念，以及自动微分（Autodiff）技术如何使得复杂的网络结构得以高效求解。理解这一思维模式对于后续设计定制化网络结构至关重要。 第二部分：核心卷积网络架构（第7章 - 第11章） 本部分专注于计算机视觉的基石——卷积神经网络（CNN），从经典模型到现代高性能架构的演进。 第7章：卷积神经网络（CNN）的核心组件 本章深入剖析了CNN的三个核心操作：卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）。重点分析了卷积核（Filter）的特性、感受野（Receptive Field）的构建，以及不同步长（Stride）和填充（Padding）对特征图尺寸的影响。池化的目的（下采样与特征不变性）也进行了详尽讨论。 第8章：经典CNN架构的演进 本章按时间顺序梳理了推动CV领域发展的里程碑式CNN架构。首先介绍LeNet-5奠定的基础；随后深入解析AlexNet在处理大规模数据集上的突破；接着详细分析VGG网络如何通过统一的小尺寸卷积核展示深度带来的性能提升；最后讲解GoogLeNet/Inception模块如何通过“Inception单元”在保持低计算量的同时增加网络宽度和多样性。 第9章：深度与效率的权衡：残差网络与轻量化网络 本章重点探讨了深度模型中普遍存在的梯度消失问题，并详细解释了残差网络（ResNet）如何通过“残差连接”（Skip Connections）有效解决这一问题，使得数百层的网络得以训练。随后，本章转向效率优化，介绍了MobileNet系列（如使用深度可分离卷积 Depthwise Separable Convolutions）和ShuffleNet等轻量化网络的设计思想，适用于移动端和资源受限的部署场景。 第10章：注意力机制在CNN中的融合 注意力机制（Attention Mechanism）被引入视觉模型以增强模型对关键区域的关注度。本章详细阐述了通道注意力（如Squeeze-and-Excitation Networks, SE-Net）和空间注意力机制。探讨了这些机制如何指导网络自适应地调整不同特征通道和空间位置的重要性。 第11章：网络设计与超参数调优 本章提供了一套实用的网络设计指导方针，包括如何选择合适的网络深度、宽度和感受野大小。同时，讨论了影响模型性能的关键超参数（如初始学习率、权重衰减系数、批次大小）的科学选择与系统性调优方法，如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化。 第三部分：核心视觉任务的深度学习解决方案（第12章 - 第16章） 本部分将理论应用于实际的计算机视觉任务，重点介绍目标检测、语义分割和实例分割的先进模型。 第12章：图像分类的进阶技术 除了标准的监督学习分类，本章还涵盖了度量学习（Metric Learning）在人脸识别和细粒度分类中的应用，如Triplet Loss和Contrastive Loss。此外，还介绍了如何利用迁移学习（Transfer Learning）和模型微调（Fine-tuning）高效解决特定领域的小样本分类问题。 第13章：目标检测：从两阶段到单阶段模型 目标检测是CV的核心任务之一。本章首先讲解了两阶段检测器，如R-CNN家族（Fast R-CNN, Faster R-CNN），侧重于区域提议网络（RPN）的机制。随后，深入分析单阶段检测器，如YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector），强调其速度优势和平衡精度的方法。本章详细解释了交并比（IoU）和非极大值抑制（NMS）在边界框后处理中的作用。 第14章：语义与实例分割 本章区分了语义分割（像素级别分类）和实例分割（区分同一类别的不同个体）。针对语义分割，重点分析了全卷积网络（FCN）的设计，以及如何使用空洞卷积（Dilated Convolution）/ASPP来扩大感受野而不损失分辨率。针对实例分割，详述了Mask R-CNN的工作原理，它如何将目标检测和像素级掩码生成结合。 第15章：深度学习在图像生成中的应用（GANs基础） 本章引入了生成对抗网络（GANs）的基本框架，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的相互博弈过程。详细解释了标准的DCGAN结构和训练技巧。虽然本书不深入生成模型细节，但本章为理解图像修复和风格迁移的底层技术提供了基础。 第16章：视频理解与序列建模 针对视频数据的时间序列特性，本章探讨了如何将CNN与循环神经网络（RNN，如LSTM/GRU）或3D卷积（C3D）结合，以处理动作识别和视频摘要等任务。重点分析了如何捕获时空特征的有效方法。 第四部分：模型的可解释性、部署与前沿探索（第17章 - 第20章） 本部分关注深度学习模型的实用性和未来发展方向，特别是模型的可解释性、效率优化和最新趋势。 第17章：模型的可解释性与归因分析（XAI） 在关键领域，理解模型决策至关重要。本章介绍了当前主流的“事后解释”方法，包括梯度可视化技术，如Grad-CAM（梯度加权类激活映射）和Guided Backpropagation，它们能够高亮显示图像中对最终预测贡献最大的区域，增强了模型的可信度。 第18章：模型压缩与边缘部署 为了将复杂的视觉模型部署到移动设备或嵌入式系统上，模型压缩是必不可少的。本章详细介绍模型剪枝（Pruning，结构化与非结构化）、权重共享、以及低精度量化（Quantization，如INT8量化）技术，并讨论了如何评估压缩模型在速度、能耗和精度之间的平衡点。 第19章：自监督与半监督学习 随着标注成本的攀升，从未标注数据中学习成为研究热点。本章深入探讨自监督学习（Self-Supervised Learning）的预训练策略，例如对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR, MoCo）如何通过设计辅助任务（如数据增强后的特征对齐）来学习鲁棒的视觉表征。 第20章：视觉Transformer的兴起与展望 本章介绍了近年来颠覆传统CNN范式的Vision Transformer（ViT）架构。分析了其如何将图像分割成补丁（Patches），并通过自注意力机制（Self-Attention）捕捉全局依赖关系。本章将对比CNN与Transformer在特征捕获能力上的异同，并对未来多模态融合（如结合自然语言处理）的趋势进行展望。 --- 本书特色： 1. 理论与实践深度结合： 不仅提供清晰的数学推导，更穿插了大量使用主流框架的实战代码片段。 2. 覆盖面广： 涵盖了从基础CNN到最新的Transformer架构，以及模型优化和部署的全流程。 3. 结构严谨： 内容逻辑清晰，层层递进，适合作为高校计算机视觉、人工智能专业的研究生教材或高年级本科生的参考书。 4. 面向应用： 大量引入了目标检测、语义分割等工程热点任务的SOTA解决方案。
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