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出版者:

作者:Meyer, Joyce

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2005-1

价格:$ 13.55

装帧:

isbn号码:9780446578004

丛书系列:

图书标签:

• 沟通技巧
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好的，这是一本关于深度学习在计算机视觉领域应用的图书简介，暂定名为《视界构建：深度学习驱动的计算机视觉前沿探索》。 --- 视界构建：深度学习驱动的计算机视觉前沿探索 内容简介 本书深入剖析了深度学习技术如何彻底革新和驱动当今计算机视觉领域的飞速发展。它不仅是一本理论教材，更是一份详尽的技术实践指南，旨在帮助读者从底层原理构建起对现代视觉智能系统的深刻理解。全书内容组织严谨，从基础的神经网络结构出发，逐步深入到最前沿的复杂视觉任务解决方案，力求展现一个全面、深入且面向实战的知识体系。 第一部分：视觉认知的基石——深度学习基础与图像表示 本部分为后续高级主题奠定坚实的理论基础。我们首先回顾了传统图像处理方法的局限性，随后详细介绍了深度学习的核心——人工神经网络（ANN）的结构、前向与反向传播机制，以及梯度下降等优化算法的数学原理。重点聚焦于卷积神经网络（CNN）的诞生与演进。 我们细致讲解了经典的卷积层、池化层、激活函数的选择与作用，并系统梳理了LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception系列）到ResNet（残差网络）等里程碑式架构的设计思想。深入探讨了批归一化（Batch Normalization）和残差连接如何有效解决深层网络的退化与梯度消失问题。 此外，本部分还涵盖了现代高效网络结构的设计哲学，如MobileNet和ShuffleNet系列，它们在保证高精度的同时，极大地优化了模型的计算效率和内存占用，为边缘计算和移动端视觉应用的部署提供了关键技术支撑。图像的特征表示不再是手工设计的，而是通过网络自动学习得到的高维、语义丰富的特征向量，这部分内容将通过大量案例展示如何从原始像素数据中提炼出“视觉语义”。 第二部分：核心任务的突破——检测、分割与识别 在掌握了基础网络架构后，本书进入到计算机视觉的三大核心任务：目标检测、语义分割与实例分割。 目标检测：从两阶段到一阶段的范式革命 本章详细解析了目标检测算法的演变历程。首先，我们深入研究了基于区域提议（Region Proposal）的两阶段检测器，如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）的精妙之处在于其高精度定位能力，并分析了RPN（Region Proposal Network）如何集成到端到端流程中。接着，我们重点分析了效率更高的一阶段检测器，如YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。我们将对比分析它们在速度、精度和对小目标处理上的权衡与优化策略，特别是YOLOv4/v5/v7/v8等新版本中引入的先进模块（如PANet、Mosaic数据增强等）。 语义与实例分割：像素级的理解 分割任务要求模型对图像中每个像素进行分类（语义分割）或区分个体（实例分割）。在语义分割方面，本书详细剖析了全卷积网络（FCN）的工作原理，及其如何通过反卷积（Deconvolution）恢复空间分辨率。随后，我们将探讨Deeplab系列（空洞卷积/ASPP）和U-Net架构，后者在医学图像分析中展现出的强大能力。 对于实例分割，我们将聚焦于Mask R-CNN的结构，讲解它如何在前人Faster R-CNN的基础上，并行地添加了一个分支用于生成高质量的Mask，并阐述了RoI Align层相比RoI Pooling的重要改进。 第三部分：超越静态图像——视频理解与生成模型 计算机视觉的未来在于理解动态世界。本部分将视角扩展至视频数据和更具创造性的生成模型。 视频分析与时序建模 视频理解涉及时空信息的联合建模。我们探讨了如何将CNN与循环神经网络（RNN，如LSTM/GRU）或更现代的时序模型（如3D-CNN、Transformer）结合，以完成动作识别、行为检测和视频字幕生成等任务。重点分析了双流网络（Two-Stream Networks）如何分别捕捉空间纹理和时间运动信息。 生成对抗网络（GANs）与扩散模型 生成模型是当前AI领域最引人注目的分支之一。我们详细剖析了GANs的对抗训练机制，包括判别器与生成器的博弈过程。通过StyleGAN、CycleGAN等经典案例，展示了如何实现高分辨率图像生成、图像风格迁移和无监督的跨域翻译。 更进一步，本书将前沿技术引入到本书的讨论范畴，深度剖析了扩散模型（Diffusion Models）的工作原理，包括前向加噪过程与反向去噪过程的数学基础，以及它们在文本到图像生成（如Stable Diffusion的底层逻辑）中展现出的卓越性能和可控性。 第四部分：前沿交叉与应用部署 最后，本书探讨了深度学习在视觉领域的前沿交叉应用以及如何将训练好的模型投入实际生产环境。 Transformer的崛起与视觉应用的融合 我们详细解析了Transformer架构（最初用于NLP）如何被引入视觉领域，催生了Vision Transformer（ViT）及其变体。探讨了自注意力机制（Self-Attention）如何有效地捕捉全局依赖关系，挑战了CNN在局部特征提取上的主导地位。 模型优化、部署与伦理考量 为了实现实时推理，模型优化是必不可少的环节。本章介绍模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术。同时，我们会涉及使用TensorRT、OpenVINO等工具链将模型部署到高性能GPU或嵌入式设备上的实际流程。 最后，本书以审慎的态度探讨了计算机视觉技术在实际应用中可能引发的伦理和社会问题，如隐私保护、数据偏见（Bias）和算法公平性，强调负责任的AI开发原则。 读者对象 本书适合具有一定线性代数、概率论和基础编程（Python）基础的计算机科学专业学生、研究生、深度学习工程师、计算机视觉研究人员以及希望全面掌握现代视觉技术栈的行业技术人员。通过本书的学习，读者将能够理解、复现并创新当前最先进的视觉算法。 ---

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