Handbook of CNN Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Yang's Scientific Research Institute LLC

作者:Tao Yang

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-09-10

价格:USD 197.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780972121200

丛书系列:

图书标签:

• CNN
• 图像处理
• 深度学习
• 计算机视觉
• 机器学习
• 模式识别
• 图像分析
• 卷积神经网络
• 人工智能
• 数字图像处理

深度学习在图像分析中的前沿应用与实践 本书聚焦于当前计算机视觉领域最受瞩目的分支——深度学习在复杂图像分析任务中的实际应用、核心算法的理论基础，以及面向工程的优化策略。 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，理解如何利用先进的神经网络架构解决从基础识别到复杂场景理解的各种挑战。 --- 第一部分：深度学习基础与图像表示的革新 本部分将首先为读者奠定坚实的理论基础，侧重于深度学习范式如何彻底改变了传统手工特征提取的图像处理流程。 第一章：现代计算机视觉的理论基石 本章将回顾从传统图像处理（如边缘检测、纹理分析）到基于数据驱动模型的范式转变。我们将深入探讨人工神经网络（ANN）的基本构成单元——神经元、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh及其变体）的作用机制，以及前向传播和反向传播算法的数学原理。重点在于理解为什么深度网络结构（即“深度”）能够自动学习到多层次、高抽象度的特征表示。 第二章：卷积神经网络（CNN）的核心架构剖析 卷积神经网络是实现图像处理深度学习的核心工具。本章将细致解构CNN的各个关键组成部分： 卷积层（Convolutional Layer）： 探讨不同尺寸的卷积核（Filter）如何捕获空间特征，以及步长（Stride）、填充（Padding）对特征图尺寸的影响。我们将分析局部感受野（Local Receptive Field）和权重共享（Weight Sharing）的革命性意义。 池化层（Pooling Layer）： 比较最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）在降维和提升模型鲁棒性方面的异同。 全连接层（Fully Connected Layer）： 阐述其在特征向量高层抽象和最终分类决策中的作用。 此外，本章还将追踪经典CNN架构的演进路线，从LeNet-5到AlexNet的突破，为后续更复杂模型的理解铺平道路。 第三章：优化与正则化策略 有效的模型训练依赖于精妙的优化算法和防止过拟合的技术。本章详细讨论： 损失函数（Loss Functions）： 针对分类（交叉熵）、回归（均方误差）以及语义分割（Dice Loss）任务中选择合适的损失函数。 优化器（Optimizers）： 深入解析随机梯度下降（SGD）及其变体——动量（Momentum）、Adagrad、RMSProp和Adam的内在工作原理和收敛特性。 正则化技术： 探讨Dropout、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练过程、加速收敛，并提升模型泛化能力。我们还将讨论早停法（Early Stopping）在实践中的应用。 --- 第二部分：先进网络设计与高性能模型 本部分将跨越基础CNN，探索近年来在图像识别竞赛中取得突破性进展的高级网络设计理念。 第四章：深化网络与残差学习 随着网络层数的增加，梯度消失/爆炸问题日益突出。本章聚焦于如何构建“深而可行”的网络： 残差网络（ResNet）： 详细解释残差块（Residual Block）和恒等映射（Identity Mapping）如何解决梯度回传障碍，并允许训练百层以上的网络。我们将分析不同深度的ResNet变体（如ResNet-50, ResNet-101）。 密集连接网络（DenseNet）： 探讨DenseNet中层与层之间密集连接的优势，以及特征重用如何提高信息流效率。 轻量化网络（如MobileNet, ShuffleNet）： 针对资源受限的边缘设备，介绍深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）和通道混洗（Channel Shuffle）等技术如何有效降低计算量和模型参数。 第五章：注意力机制与特征增强 注意力机制是模仿人类视觉系统聚焦关键信息的关键。本章将系统介绍各类注意力模型： 通道注意力（Channel Attention）： 如Squeeze-and-Excitation (SE) 模块，如何自适应地调整不同特征通道的重要性。 空间注意力（Spatial Attention）： 如何在图像的特定区域分配更高的权重。 自注意力（Self-Attention/Transformer）： 探讨Vision Transformer (ViT) 的基本思想，即如何利用全局依赖性建模替代传统的局部卷积操作，并在图像分类任务中展现出的潜力。 --- 第三部分：核心应用场景：检测、分割与生成 本部分将把理论知识应用于三大核心计算机视觉任务中，展示如何根据任务需求选择和定制网络结构。 第六章：目标检测的演进：从两阶段到一阶段 目标检测要求模型不仅要识别物体，还要准确定位其边界框。本章将对比分析两大主流检测范式： 两阶段检测器： 深入解析R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）中区域提议网络（RPN）的作用，及其在保证高精度方面的优势。 一阶段检测器： 详细介绍YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）如何通过一步到位预测实现实时检测，并分析其在速度与精度上的权衡。 Anchor-Free方法： 探讨如CenterNet等不依赖预定义锚框的新型检测策略。 第七章：语义与实例分割的像素级理解 分割任务要求对图像中的每个像素进行分类，是更精细的视觉理解任务。 语义分割： 重点介绍全卷积网络（FCN）的概念，及其如何将传统分类网络转化为密集的预测输出层。随后，详细分析U-Net架构在生物医学图像分割中的关键设计（编码器-解码器结构与跳跃连接）。 实例分割： 讨论Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN，增加一个并行分支用于生成高质量的像素级掩码，从而区分同一类别的不同实例。 第八章：生成模型与图像合成 本章转向图像生成和数据增强的前沿领域，关注如何让网络“创造”新的数据样本。 生成对抗网络（GANs）： 深入解析生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程，讨论Wasserstein GAN (WGAN) 等改进版本如何解决训练不稳定的问题。 变分自编码器（VAEs）： 解释VAE如何通过学习潜在空间（Latent Space）的概率分布来进行数据重建和新样本生成。 应用： 介绍这些技术在超分辨率、图像去噪和数据增强中的实际应用案例。 --- 第四部分：工程实践与模型部署 本书的最后部分关注将训练好的模型转化为实际可用的系统，涉及性能评估和跨平台部署的挑战。 第九章：评估指标与模型泛化性检验 模型性能的衡量需要严谨的指标体系。本章将系统介绍： 分类指标： 准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线和AUC值。 检测指标： 交并比（IoU）、平均精度（mAP）的计算方法及其在不同IoU阈值下的变化。 分割指标： 像素准确率与Mean IoU（mIoU）。 数据划分与交叉验证： 强调如何通过合理的验证集和测试集划分来确保模型泛化能力的真实性。 第十章：模型优化与生产部署 将大型模型高效部署到实际环境中是一项工程挑战。本章将讨论： 模型量化（Quantization）： 探讨将浮点权重转换为低精度整数（如INT8）对模型推理速度和内存占用的影响，以及相关的后训练量化和量化感知训练技术。 模型剪枝（Pruning）： 介绍如何移除网络中不重要的连接或神经元以减小模型体积。 推理框架与硬件加速： 概述使用TensorRT、OpenVINO等专业推理引擎对模型进行图优化和硬件加速的方法，确保模型在GPU、FPGA或专用AI芯片上实现最高吞吐量。 本书为读者提供了一个从基础理论到尖端应用、从算法设计到工程部署的完整知识体系，是希望深入掌握现代图像处理技术的工程师和研究人员的理想参考资料。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆