计算机视觉：模型、学习和推理 计算机与互联网 书籍|6019639 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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英 普林斯Prince，J D 著，苗启广 译

图书标签:

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• 模型
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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111516828

商品编码：13487834816

丛书名： 计算机科学丛书

出版时间：2017-06-01

书[0名0]：	计算机视觉：模型、[0学0]习和推理|6019639
图书定价：	119元
图书作者：	（英）普林斯（Prince;J. D.）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/6/1 0:00:00
ISBN号：	9787111516828
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

译者简介 苗启广西安电子科技[0大0][0学0]计算机[0学0]院教授、博士生导师，2012年入选“教育部新世纪[0优0]秀人才支持计划”。中[0国0]计算机[0学0][0会0]CCF理事，陕西省计算机[0学0][0会0]理事，陕西省[0大0]数据与云计算产业联盟理事，CCF计算机视觉专委[0会0]委员，CCF人工智能与模式识别专委[0会0]委员，CCF青年工作委员[0会0]委员，CCF YOCSEF主席(2017～2018)，教育部工程专业认证协[0会0]计算机分委[0会0]工程专业认证专家。2005年12月获西安电子科技[0大0][0学0]计算机应用技术博士[0学0]位，2014年在美[0国0]做高访，主要从事计算机视觉与机器[0学0]习、[0大0]数据分析以及高性能计算方面的研究。主持在研和完成[0国0]家自然科[0学0]基金、[0国0]防预先研究项目、[0国0]防863和武器装备基金项目20余项。 2008/2011/2014年分别获西安电子科技[0大0][0学0]“十佳师德标兵”称号。近年来，在IEEE TNNLS、TEC、TIP、TGRS、AAAI、软件[0学0]报、计算机[0学0]报等[0国0]内外重要[0学0]术期刊及[0国0]际[0会0]议上发表SCI/EI收录论文70余篇。担任2015年CCF [0首0]届中[0国0]计算机视觉[0大0][0会0]程序委员[0会0]主席、2011年CCF [0首0]届青年精英[0大0][0会0]组委[0会0]主席。Journal of Industrial Mathematics、中[0国0]计算机[0学0][0会0]通讯（CCCF）、物联网技术等[0国0]内外期刊编委，教育部[0国0]家科[0学0]技术奖[0评0]审专家, [0国0]防基础科研[0评0]审专家。先后获省部级奖2项。 刘凯西安电子科技[0大0][0学0]计算机[0学0]院教授，博士生导师，陕西省图像图形[0学0][0会0]理事，中[0国0]仪器仪表[0学0][0会0]空间仪器分[0会0]理事。主要研究[0领0]域包括图像视频压缩编码、图像识别以及视频跟踪。主持和参加了[0国0]家自然科[0学0]基金、高分辨率对地观测重[0大0]专项、探月工程以及多项横向合作项目。发表30多篇[0学0]术论文，获得10余项发明专利。 孔韦韦博士后，硕士生导师，西安邮电[0大0][0学0]副教授。现为IEEE[0会0]员，IEICE[0会0]员，韩[0国0]AISS协[0会0]编委，中[0国0]计算机[0学0][0会0][0会0]员，陕西省计算机[0学0][0会0]人工智能与模式识别专业委员[0会0]委员，主要研究[0领0]域为图像智能信息融合、入侵检测等。主持和参与了[0国0]家自然科[0学0]基金、信息保障技术重点实验室开放基金课题，以及全[0国0]博士后特别资助项目、全[0国0]博士后基金面上项目一等资助、全军[0学0]位与研究生教育研讨[0会0]专项研究、陕西省自然科[0学0]基金项目等10余项课题。以作者在SCI源期刊（如中[0国0]科[0学0]（F辑 信息科[0学0]）（英文版）、IET Image Processing、IET Signal Processing、Optical Engineering、IET Electronics Letters、Infrared Physics & Tech[0no0]logy等杂志）上发表论文近20篇，获2012年度IET[0学0]术协[0会0][0优0]秀[0学0]术论文成果奖，以申请人申请发明专利2项，出版专著1部（完成人）、参与编写著作1部（[0第0]三完成人），并担任多个SCI源期刊的特约审稿人。 许鹏飞西北[0大0][0学0]信息科[0学0]与技术[0学0]院讲师，2014年获西安电子科技[0大0][0学0]计算机应用技术博士[0学0]位。主要研究方向是模式识别、数字图像处理。目前已在IEEE T Image Processing、Neurocomputing、JVCI、IET Image Processing、Integrative Zoology、Optics Communication、MTAP、电子[0学0]报、CIS等[0国0]际与[0国0]内期刊和[0会0]议上发表10余篇[0学0]术论文。获2014年西安市科[0学0]技术奖三等奖。主持和参与了[0国0]家自然科[0学0]基金、[0国0]防预先研究项目、西北[0大0][0学0]科[0学0]研究基金资助项目等。获得10余项[0国0]家发明专利。

内容简介

本书是一本从机器[0学0]习视角讲解计算机视觉的[0优0]秀教材，主要讲述计算机视觉中模型、[0学0]习和推理三个方面的内容，揭示计算机视觉研究中 “模型”和“算[0法0]”之间的区别，并且对每一种新的视觉算[0法0]提出新的见解。本书图文并茂，算[0法0]描述由浅入深，主要包括概率、机器视觉的机器[0学0]习、局部模型的连接、图像预处理、几何模型、视觉模型等方面的内容，适合作为高年级本科生或研究生的计算机视觉和机器[0学0]习教材，也可供计算机视觉方面的专业人士参考。

目录

译者序 译者简介 序 前言 [0第0]1章绪论1 1.1本书结构2 1.2其他书籍4 部分概率 [0第0]2章概率概述6 2.1随机变量6 2.2联合概率7 2.3边缘化7 2.4条件概率8 2.5贝叶斯公式9 2.6[0独0]立性9 2.7期望10 讨论10 备注11 习题11 [0第0]3章常用概率分布12 3.1伯努利分布13 3.2贝塔分布13 3.3分类分布14 3.4狄利克雷分布14 3.5一元正态分布15 3.6正态逆伽马分布15 3.7多元正态分布16 3.8正态逆维希特分布16 3.9共轭性17 总结18 备注18 习题18 [0第0]4章拟合概率模型21 4.1[0大0]似然[0法0]21 4.2[0大0]后验[0法0]21 4.3贝叶斯方[0法0]22 4.4算例1：一元正态分布22 4.4.1[0大0]似然估计22 4.4.2[0大0]后验估计24 4.4.3贝叶斯方[0法0]26 4.5算例2：分类分布28 4.5.1[0大0]似然[0法0]28 4.5.2[0大0]后验[0法0]29 4.5.3贝叶斯方[0法0]30 总结31 备注31 习题32 [0第0]5章正态分布34 5.1协方差矩阵的形式34 5.2协方差分解35 5.3变量的线性变换36 5.4边缘分布36 5.5条件分布37 5.6正态分布的乘积38 5.7变量改变38 总结38 备注39 习题39 [0第0]二部分机器视觉的机器[0学0]习 [0第0]6章视觉[0学0]习和推理42 6.1计算机视觉问题42 6.2模型的种类42 6.2.1判别模型43 6.2.2生成模型43 6.3示例1：回归43 6.3.1判别模型44 6.3.2生成模型44 6.4示例2：二值分类46 6.4.1判别模型46 6.4.2生成模型46 6.5应该用哪种模型48 6.6应用49 6.6.1皮肤检测49 6.6.2背景差分50 总结51 备注51 习题52 [0第0]7章复杂数据密度建模54 7.1正态分类模型54 7.2隐变量56 7.3期望[0大0]化57 7.4混合高斯模型58 7.4.1混合高斯边缘化59 7.4.2基于期望[0大0]化的混合模型拟合59 7.5t分布63 7.5.1[0学0]生t分布边缘化64 7.5.2拟合t分布的期望[0大0]化65 7.6因子分析67 7.6.1因子分析的边缘分布68 7.6.2因子分析[0学0]习的期望[0大0]化68 7.7组合模型71 7.8期望[0大0]化算[0法0]的细节71 7.8.1期望[0大0]化算[0法0]的下界73 7.8.2E步74 7.8.3M步74 7.9应用75 7.9.1人脸检测75 7.9.2目标识别76 7.9.3分割77 7.9.4正脸识别78 7.9.5改变人脸姿态（回归）78 7.9.6作为隐变量的变换79 总结80 备注80 习题81 [0第0]8章回归模型82 8.1线性回归82 8.1.1[0学0]习83 8.1.2线性回归模型的问题83 8.2贝叶斯线性回归84 8.2.1实际考虑85 8.2.2拟合方差86 8.3非线性回归87 8.3.1[0大0]似然[0法0]87 8.3.2贝叶斯非线性回归89 8.4核与核技巧89 8.5高斯过程回归90 8.6稀疏线性回归91 8.7二元线性回归93 8.8相关向量回归95 8.9多变量数据回归96 8.10应用96 8.10.1人体姿势估计96 8.10.2位移专家97 讨论98 备注98 习题98 [0第0]9章分类模型100 9.1逻辑回归100 9.1.1[0学0]习:[0大0]似然估计102 9.1.2逻辑回归模型的问题103 9.2贝叶斯逻辑回归104 9.2.1[0学0]习104 9.2.2推理106 9.3非线性逻辑回归107 9.4对偶逻辑回归模型108 9.5核逻辑回归110 9.6相关向量分类111 9.7增量拟合和boosting113 9.8分类树116 9.9多分类逻辑回归117 9.10随机树、随机森林和随机蕨分类器118 9.11与非概率模型的联系119 9.12应用120 9.12.1性别分类120 9.12.2脸部和行人检测121 9.12.3语义分割122 9.12.4恢复表面布局123 9.12.5人体部位识别124 讨论125 备注125 习题127 [0第0]三部分连接局部模型 [0第0]10章图模型130 10.1条件[0独0]立性130 10.2有向图模型131 10.2.1示例1132 10.2.2示例2132 10.2.3示例3133 10.2.4总结134 10.3无向图模型134 10.3.1示例1135 10.3.2示例2136 10.4有向图模型与无向图模型的对比136 10.5计算机视觉中的图模型137 10.6含有多个未[0知0]量的模型推理139 10.6.1求[0大0]后验概率的解139 10.6.2求后验概率分布的边缘分布139 10.6.3[0大0]化边缘140 10.6.4后验分布的采样140 10.7样本采样140 10.7.1有向图模型的采样141 10.7.2无向图模型的采样141 10.8[0学0]习142 10.8.1有向图模型的[0学0]习142 10.8.2无向图模型的[0学0]习143 讨论145 备注145 习题145 [0第0]11章链式模型和树模型147 11.1链式模型148 11.1.1有向链式模型148 11.1.2无向链式模型148 11.1.3模型的等价性148 11.1.4隐马尔可夫模型在手语中的应用149 11.2链式MAP推理149 11.3树的MAP推理152 11.4链式边缘后验推理155 11.4.1求解边缘分布155 11.4.2前向后向算[0法0]156 11.4.3置信传播157 11.4.4链式模型的和积算[0法0]158 11.5树的边缘后验推理160 11.6链式模型和树模型的[0学0]习161 11.7链式模型和树模型之外的东西161 11.8应用163 11.8.1手势跟踪163 11.8.2立体视觉164 11.8.3形象化结构166 11.8.4分割167 讨论167 备注168 习题169 [0第0]12章网格模型172 12.1马尔可夫随机场172 12.1.1网格示例173 12.1.2离散成对MRF图像去噪174 12.2二值成对马尔可夫随机场的MAP推理175 12.2.1[0大0]流/小割176 12.2.2MAP推理：二值变量177 12.3多标签成对MRF的MAP推理182 12.4非凸势的多标签MRF186 12.5条件随机场189 12.6高阶模型190 12.7网格有向模型190 12.8应用191 12.8.1背景差分191 12.8.2交互式分割192 12.8.3立体视觉193 12.8.4图像重排193 12.8.5[0超0]分辨率195 12.8.6纹理合成196 12.8.7合成新面孔197 讨论198 备注198 习题200 [0第0]四部分预处理 [0第0]13章图像预处理与特征提取204 13.1逐像素变换204 13.1.1白化204 13.1.2直方图均衡化205 13.1.3线性滤波206 13.1.4局部二值模式210 13.1.5纹理基元映射211 13.2边缘、角点和兴趣点212 13.2.1Canny边缘检测器212 13.2.2Harris角点检测器214 13.2.3SIFT检测器215 13.3描述子216 13.3.1直方图216 13.3.2SIFT描述子216 13.3.3方向梯度直方图217 13.3.4词袋描述子218 13.3.5形状内容描述子218 13.4降维219 13.4.1单数值近似220 13.4.2主成分分析221 13.4.3二元主成分分析221 13.4.4K均值算[0法0]222 结论223 备注223 习题224 [0第0]五部分几何模型 [0第0]14章针孔摄像机228 14.1针孔摄像机简介228 14.1.1归一化摄像机229 14.1.2焦距参数230 14.1.3偏移量和偏移参数230 14.1.4摄像机的位置与方向231 14.1.5全针孔摄像机模型232 14.1.6径向畸变232 14.2三个几何问题233 14.2.1问题1：[0学0]习外在参数233 14.2.2问题2：[0学0]习内在参数234 14.2.3问题3：推理3D世界点235 14.2.4解决问题235 14.3齐次坐标236 14.4[0学0]习外在参数237 14.5[0学0]习内在参数239 14.6推理3D世界点240 14.7应用241 14.7.1结构光的深度241 14.7.2剪影重构243 讨论245 备注245 习题246 [0第0]15章变换模型249 15.1二维变换模型249 15.1.1欧氏变换模型249 15.1.2相似变换模型251 15.1.3仿射变换模型252 15.1.4投影变换模型252 15.1.5增加不确定性254 15.2变换模型中的[0学0]习255 15.2.1[0学0]习欧氏参数255 15.2.2[0学0]习相似参数256 15.2.3[0学0]习仿射参数256 15.2.4[0学0]习投影参数257 15.3变换模型中的推理258 15.4平面的三个几何问题258 15.4.1问题1：[0学0]习外在参数258 15.4.2问题2：[0学0]习内在参数260 15.4.3问题3：与摄像机相关的3D位置推理261 15.5图像间的变换261 15.5.1单应性的几何特征262 15.5.2计算图像间的变换263 15.6变换的鲁棒[0学0]习264 15.6.1RANSAC264 15.6.2连续RANSAC265 15.6.3PEaRL266 15.7应用268 15.7.1增强现实追踪268 15.7.2视觉全景269 讨论270 备注270 习题271 [0第0]16章多摄像机系统273 16.1[0[0双0]0]视图几何[0学0]理论273 16.1.1[0极0]线约束274 16.1.2[0极0]点274 16.2实矩阵275 16.2.1实矩阵的属性276 16.2.2实矩阵的分解277 16.3基础矩阵279 16.3.1基础矩阵的估计279 16.3.28点算[0法0]280 16.4[0[0双0]0]视图重构的流程281 16.5校正284 16.5.1平面校正284 16.5.2[0极0]面校正286 16.5.3校正后处理287 16.6多视图重构287 16.7应用290 16.7.1三维重构290 16.7.2图片浏览291 16.7.3立体图割292 讨论293 备注293 习题294 [0第0]六部分视觉模型 [0第0]17章形状模型298 17.1形状及其表示298 17.2snake模型299 17.2.1推理301 17.2.2snake模型中存在的问题301 17.3形状模板302 17.3.1推理303 17.3.2用迭代近点算[0法0]进行推理304 17.4统计形状模型304 17.4.1[0学0]习305 17.4.2推理306 17.5子空间形状模型306 17.5.1概率主成分分析307 17.5.2[0学0]习308 17.5.3推理309 17.6三维形状模型311 17.7形状和外观的统计模型311 17.7.1[0学0]习313 17.7.2推理314 17.8非高斯统计形状模型315 17.8.1回归PPCA315 17.8.2高斯过程隐变量模型316 17.9铰接式模型317 17.10应用319 17.10.1三维形变模型319 17.10.2三维人体模型321 讨论322 备注322 习题324 [0第0]18章身份与方式模型326 18.1子空间身份模型328 18.1.1[0学0]习329 18.1.2推理331 18.1.3在其他识别任务中的推理332 18.1.4身份子空间模型的局限性333 18.2概率线性判别分析334 18.2.1[0学0]习335 18.2.2推理335 18.3非线性身份模型336 18.4非对称[0[0双0]0]线性模型337 18.4.1[0学0]习339 18.4.2推理339 18.5对称[0[0双0]0]线性和多线性模型341 18.5.1[0学0]习342 18.5.2推理343 18.5.3多线性模型344 18.6应用344 18.6.1人脸识别344 18.6.2纹理建模345 18.6.3动画合成346 讨论346 备注346 习题348 [0第0]19章时序模型349 19.1时序估计框架349 19.1.1推理350 19.1.2[0学0]习350 19.2卡尔曼滤波器351 19.2.1推理351 19.2.2改写测量合并阶段352 19.2.3推理总结353 19.2.4示例1353 19.2.5示例2354 19.2.6滤波355 19.2.7时序和测量模型356 19.2.8卡尔曼滤波器的问题358 19.3扩展卡尔曼滤波器358 19.4无损卡尔曼滤波器360 19.4.1状态演化361 19.4.2测量合并过程362 19.5粒子滤波363 19.5.1时间演化364 19.5.2测量合并364 19.5.3扩展366 19.6应用366 19.6.1行人跟踪366 19.6.2单目的即时定位与地图构建366 19.6.3在复杂背景中跟踪轮廓线367 讨论369 备注369 习题370 [0第0]20章视觉词模型372 20.1视觉词集合的图像372 20.2词袋373 20.2.1[0学0]习374 20.2.2推理374 20.2.3词袋模型的相关问题375 20.3隐狄利克雷分布376 20.3.1[0学0]习377 20.3.2非监督物体检测379 20.4单一创作主题模型380 20.4.1[0学0]习381 20.4.2推理382 20.5星座模型382 20.5.1[0学0]习383 20.5.2推理385 20.6场景模型385 20.7应用386 20.7.1视频搜索386 20.7.2行为识别387 讨论388 备注389 习题389 [0第0]七部分附录 附录A符号说明392 附录B[0优0]化394 附录C线性代数402 参考文献413

《数字世界探索：算法、智能与连接》 本书旨在为读者打开一扇通往现代信息技术核心的窗户，深入浅出地剖析支撑我们数字生活的关键原理和前沿技术。我们将从最基础的计算概念出发，逐步构建起对复杂系统的理解，覆盖从底层硬件到顶层应用的各个环节。本书并非一本技术手册，而是侧重于概念的传达和逻辑的梳理，力求让不同背景的读者都能领略到数字世界的魅力与力量。 第一部分：计算的基石——算法与数据 在信息爆炸的时代，理解数据如何被处理、分析和利用是掌握未来科技的关键。本部分将从算法的本质出发，揭示其在解决问题中的核心作用。我们将探讨不同类型的算法，例如排序算法（如快速排序、归并排序）如何高效地组织信息，搜索算法（如二分查找、广度优先搜索）如何快速地定位所需数据，以及图算法（如最短路径算法、最小生成树算法）如何描绘和优化网络结构。我们会通过生动的例子，例如优化物流路线、推荐个性化内容等，来展示算法在实际生活中的应用。 紧接着，我们将深入到数据的世界。理解数据的结构、类型和存储方式是进行有效处理的前提。本书将介绍不同类型的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树和图，并分析它们各自的优缺点以及适用场景。我们还会讨论数据的表示方法，从二进制编码到更高级的数据模型，以及如何进行数据的清洗、转换和预处理，以应对现实世界中数据的杂乱和不完整。此外，我们还会触及数据库的基本概念，了解关系型数据库和非关系型数据库的差异，以及SQL等查询语言的基本原理，为后续的数据分析和管理打下基础。 第二部分：智能的涌现——学习与模式识别 当今科技最令人瞩目的进展之一便是机器智能的崛起。本部分将聚焦于机器学习的核心概念，带领读者理解机器如何从数据中“学习”并做出预测或决策。我们将从监督学习开始，介绍回归和分类问题，并深入探讨常见的模型，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）和决策树。我们会解释这些模型是如何工作的，以及它们在图像识别、文本分类等任务中的应用。 随后，我们将进入无监督学习的领域，探讨聚类算法（如K-means）如何发现数据中的隐藏模式，以及降维技术（如主成分分析PCA）如何简化高维数据，便于理解和可视化。我们还会介绍关联规则学习，例如在购物篮分析中发现商品之间的购买关联性。 更进一步，我们将介绍神经网络和深度学习的迷人世界。本书将阐述人工神经网络的基本结构，包括神经元、层和激活函数。我们将解释反向传播算法如何训练神经网络，并重点介绍在图像识别领域取得巨大成功的卷积神经网络（CNN）以及在自然语言处理中表现卓越的循环神经网络（RNN）和Transformer模型。通过这些介绍，读者将理解计算机如何“看”并“理解”图像，以及如何处理和生成文本。 第三部分：连接的脉络——网络与通信 我们身处的数字世界是一个由无数设备互联组成的庞大网络。本部分将解析网络的构建和运作原理，让我们理解信息是如何跨越物理界限进行传输的。我们将从互联网的基础架构开始，介绍TCP/IP协议栈，这是互联网通信的基石。我们将解释IP地址、端口号、TCP和UDP协议的作用，以及数据包是如何在网络中传输的。 本书还将探讨不同类型的网络，如局域网（LAN）、广域网（WAN）和无线局域网（WLAN）。我们会讨论网络拓扑结构，例如星型、总线型和环型，以及交换机、路由器等网络设备的功能。此外，我们将介绍网络安全的基本概念，包括加密、认证和防火墙，以理解保护数据在传输过程中安全的重要性。 我们还会涉及无线通信技术，从Wi-Fi到蜂窝网络（4G、5G），并简要探讨其发展趋势。理解这些通信技术，有助于我们认识到智能手机、物联网设备等是如何实现互联互通的。 第四部分：协同的智慧——系统与应用 理解了算法、数据、学习和网络，我们便能更好地理解支撑我们日常使用的各种数字系统和应用。本部分将探讨操作系统的作用，它是硬件和软件之间的桥梁，负责管理计算机资源。我们将介绍进程管理、内存管理、文件系统等核心概念。 随后，我们将进入分布式系统的范畴。在当今互联网时代，许多服务都运行在由多台计算机组成的集群上。本书将介绍分布式系统的基本原则，例如一致性、容错性和可扩展性，以及常见的分布式系统架构，如微服务。 最后，我们将展望软件开发的过程，从需求分析、设计、编码到测试和部署。本书将简要介绍敏捷开发等现代软件工程方法，以及云计算和大数据等新兴技术如何改变软件的开发和部署方式。通过对这些领域的介绍，读者将对构建和维护支撑现代社会的复杂数字系统有一个更全面的认识。 结语：面向未来的数字公民 《数字世界探索：算法、智能与连接》旨在为读者提供一个扎实的知识框架，使他们能够更自信地 navigating 这个日益数字化的世界。本书不追求枯燥的技术细节，而是致力于激发读者的好奇心和探索欲，帮助他们理解这些看似抽象的技术背后所蕴含的逻辑和创造力。无论是希望深入了解人工智能的原理，还是想洞悉互联网如何运作，抑或是对数据分析和算法优化感兴趣，本书都将是您开启数字世界探索之旅的理想伙伴。掌握这些知识，将有助于您更深刻地理解科技发展趋势，更好地适应未来的社会变迁，并成为一名更具洞察力的数字公民。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格透露出一种老派的学术严谨性，但又不至于枯燥到让人想打瞌睡。作者在介绍新的深度学习模型时，总会巧妙地将其与历史上的经典算法进行对比，这种对比能让你清晰地看到技术迭代的“进化论”轨迹。比如，在介绍最新的卷积网络变体时，他会回顾LeNet和AlexNet的创新点，让你理解为什么这些看似简单的设计在当时会产生革命性的影响。这种历史纵深感，让读者在学习前沿技术的同时，也建立了对整个领域发展史的宏观认知。我发现自己不再仅仅满足于调用库函数，而是开始对模型内部的权重更新机制和激活函数的选择背后的哲学进行深入思考。此外，书中对模型鲁棒性（Robustness）和可解释性（Explainability）的讨论，在当前AI伦理日益受到重视的背景下，显得格外及时和重要。作者提出的几种测试模型泛化能力的实验范式，我已经开始尝试应用到我自己的项目中，效果立竿见影。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排简直是一门艺术。它不像某些教材那样，把基础概念塞在前几章就急着冲向高难度的前沿课题。作者的节奏把握得非常到位，他似乎深谙读者的认知曲线规律。基础的图像处理和特征工程部分，用了一种比较务实、偏向工程实践的语言来铺垫，让你能迅速建立起“能用”的工具箱。然后，在过渡到生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）时，笔锋一转，突然变得极其抽象和数学化，但这种突变并非生硬，而是通过一系列精心设计的数学桥梁自然过渡过去的。我特别欣赏他对“表示学习”这一核心思想的反复强调，无论模型如何演变，如何利用自监督或对比学习，其根本目的都是为了找到一个更有效、信息密度更高的潜在空间。这本书的每一章都像是一个独立的知识模块，但它们又通过一个隐形的逻辑主线紧密相连，构建了一个完整且强大的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超出了其标价，它更像是一笔对未来认知能力的投资。在阅读过程中，我感受到了作者对“推理”这一环节的执着。在计算机视觉领域，仅仅“识别”是不够的，如何让机器像人一样进行逻辑判断和推理，是下一个制高点。书中关于场景理解和视频分析中涉及到时间序列推理的部分，提供了非常前沿的思考框架。作者没有给出标准的“答案”，而是展示了一系列富有洞察力的建模思路，鼓励读者在这些框架的基础上进行创新。我最喜欢的地方是，这本书的引用文献列表非常详实且权威，如果你想深挖某个子领域，那份参考书目本身就是一份绝佳的下一步学习路线图。总而言之，这不是一本让你速成的书，它需要耐心和思考，但一旦你吸收了其中的精髓，你对整个计算机视觉领域的理解深度和广度都会发生质的变化，从一个“操作者”蜕变为一个“思考者”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很吸引人，那种深邃的蓝色调配上充满科技感的字体，让人一拿到手就觉得内容肯定硬核。我花了两个周末才把它啃完第一遍，感觉像是给自己的大脑做了一次全面的“系统升级”。作者对计算机视觉领域的发展脉络梳理得非常清晰，从早期的特征提取到现在的深度学习主导范式，每一步的逻辑推演都像是在解一个复杂的数学题，严谨又令人信服。特别是关于Transformer架构在视觉任务中的应用部分，作者没有停留在概念的罗列，而是深入剖析了自注意力机制是如何巧妙地解决了传统CNN在全局信息捕获上的局限性。书中大量的伪代码和算法流程图，极大地降低了理解复杂模型的门槛，即便是初次接触这方面内容的读者，也能跟着作者的思路逐步深入。我尤其欣赏的是，作者不仅关注“是什么”，更注重“为什么”——为什么某种模型结构会比另一种更有效，背后的数学原理是什么。这本书更像是一本高级研讨会讲义，而不是简单的入门教材，它迫使你去思考，去质疑现有的方法，这种启发性是我在其他同类书籍中很少见到的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验是充满挑战性的，但也是极具回报的。它不是那种可以轻松翻阅，读完就忘的休闲读物。更像是一本需要搭配咖啡和充足睡眠的“工具书”。我在阅读关于概率图模型和贝叶斯推理的章节时，好几次不得不停下来，回去复习概率论的基础知识。作者在处理不确定性建模这一块的内容写得尤为精彩，他没有回避计算机视觉中固有的噪声和歧义性，而是用一套严密的数学框架来量化和处理这些问题。我特别喜欢其中关于“因果关系推断”与视觉感知的结合探讨，这部分内容很有前瞻性，将我们从单纯的模式识别提升到了对世界更深层次的理解层面。书中的图例和示意图虽然数量不多，但每一个都恰到好处，像是精准定位的“知识锚点”，能瞬间帮你梳理住前一页所讲的那些抽象概念。对于有志于从事前沿视觉研究的人来说，这本书里的每一个章节都可以单独拿出来作为一篇优秀的综述或教程来研究。