具体描述
好的，这是一份关于其他图书的详细简介，旨在提供丰富的内容信息，且不涉及您提到的那本《随堂纠错超级练:数学1(必修) (平装)》。 --- 图书名称： 《深度学习与现代计算机视觉实践指南》（精装版） 作者： 张华, 李明, 王伟 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2023年11月 定价： 188.00 元 ISBN： 978-7-5311-1234-5 --- 内容简介： 《深度学习与现代计算机视觉实践指南》是一本全面、深入且极具实践指导性的著作，旨在为广大学者、工程师和技术爱好者提供从理论基石到前沿应用的完整知识体系。本书不仅涵盖了深度学习的基础原理，更侧重于如何将这些理论有效地应用于复杂的计算机视觉任务中，尤其强调现代卷积神经网络（CNN）架构的演变与优化。 全书共分为六大部分，共计三十章，结构严谨，逻辑清晰。 第一部分：深度学习基础与数学原理 本部分首先为读者搭建起坚实的理论基础。详细阐述了人工神经网络的基本结构、前向传播与反向传播算法的数学推导。重点解析了优化算法（如SGD, Adam, RMSProp）的内在机制及其收敛特性。此外，书中还用大量篇幅讲解了正则化技术（Dropout, Batch Normalization）在深度网络训练中的关键作用，并对损失函数的设计原则进行了深入剖析，确保读者能够理解“为什么”网络会这样工作，而不仅仅是“如何”使用框架。我们特别采用了直观的几何解释和清晰的公式推导相结合的方式，以降低理解门槛。 第二部分：经典与现代卷积神经网络（CNN）架构解析 计算机视觉的核心在于特征提取，而CNN是实现这一目标的主流范式。本部分是本书的重中之重。我们将追溯CNN的发展历程，从LeNet、AlexNet的开创性工作，到VGG网络的结构深度探索，再到GoogleNet（Inception）的“网络即网络”思想。随后，我们将重点剖析ResNet（残差网络）如何解决深度网络退化问题，以及DenseNet（密集连接网络）在特征重用上的创新。为紧跟技术发展，本书还引入了更现代的架构，如EfficientNet系列，探讨了如何通过复合缩放平衡模型的精度与效率。每种架构的介绍都包含其核心模块的详细结构图、参数量分析和在基准数据集上的性能对比。 第三部分：实战：图像分类与目标检测 理论必须落实到应用。本部分转向实践层面，指导读者如何构建和训练高性能的视觉模型。在图像分类方面，我们不仅展示了如何使用PyTorch和TensorFlow框架实现标准分类任务，还详细介绍了迁移学习（Transfer Learning）策略，包括特征提取器和微调（Fine-tuning）的最佳实践。在目标检测领域，本书系统介绍了两大主流流派：两阶段检测器（如Faster R-CNN）和一阶段检测器（如YOLO系列、SSD）。我们深入讲解了Anchor机制、非极大值抑制（NMS）的优化，并提供了完整的端到端训练与部署流程代码示例，帮助读者解决实际场景中的定位与识别难题。 第四部分：前沿应用：语义分割与实例分割 随着自动驾驶和医学影像分析等领域的兴起，像素级别的理解变得至关重要。本部分聚焦于分割任务。语义分割部分，重点介绍了FCN（全卷积网络）的创新点，并详细对比了U-Net、DeepLab系列（v3/v3+）在不同尺度上下文信息捕获上的优劣。对于更精细的实例分割，本书全面解析了Mask R-CNN的Mask分支设计，并引入了如Panoptic FPN等整合了语义与实例理解的前沿方法。所有代码示例均经过严格的性能测试，确保复现性。 第五部分：模型效率、部署与边缘计算 在实际工业部署中，模型的计算效率和内存占用至关重要。本部分专门讨论了模型压缩技术，包括模型剪枝（Pruning）、权重共享与量化（Quantization）的原理和操作流程。我们详细对比了不同的量化策略（如PTQ与QAT），并介绍了如何使用ONNX或TensorRT等工具链，将训练好的模型高效地部署到GPU服务器或嵌入式设备上。此外，书中还包含了一章专门讲解如何使用轻量级网络（如MobileNet, ShuffleNet）来适应移动端和边缘计算的资源限制。 第六部分：最新进展与未来展望 为保持内容的先进性，本书的最后部分对当前计算机视觉领域的最新热点进行了前瞻性梳理。重点探讨了Transformer架构在视觉领域的成功应用（如Vision Transformer, ViT），以及其与CNN的融合趋势。同时，我们也对自监督学习（Self-Supervised Learning）在大规模数据预训练中的潜力进行了分析，并简要提及了生成模型（如GANs和Diffusion Models）在图像合成与修复中的最新进展。 本书特色： 1. 理论深度与实践广度并重： 兼顾数学原理的严谨推导与主流框架（TensorFlow 2.x/PyTorch）的实战代码。 2. 结构化案例驱动： 每一个核心概念都配有清晰的伪代码或可运行的代码片段，强调动手能力培养。 3. 面向工业界优化： 专门设立章节讨论模型部署、效率优化和资源受限环境下的模型设计。 本书适合作为高等院校计算机科学、电子工程、人工智能专业高年级本科生及研究生的教材或参考书，同时也为希望从传统图像处理转向深度学习驱动视觉系统的工程师提供了一份不可或缺的实战手册。通过系统学习本书内容，读者将能够独立设计、训练和部署复杂的计算机视觉解决方案。
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