簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

葉韻，馮超 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 計算機視覺
• 人工智能
• 機器人視覺
• 圖像處理
• 機器學習
• 編程教程
• Python
• OpenCV
• 神經網絡

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111573678

商品編碼：14739881119

YL8930  9787111573678 9787121317132

深度學習與計算機視覺：算法原理、框架應用與代碼實現

全書共13章，分為2篇。第1篇基礎知識，介紹瞭人工智能發展裏程、計算機視覺概要、深度學習和計算機視覺中的基礎數學知識、神經網絡及其相關的機器學習基礎、捲積神經網絡及其一些常見結構，後對前沿的趨勢進行瞭簡單探討。第2篇實例精講，介紹瞭Python基礎、OpneCV基礎、簡單的分類神經網絡、圖像識彆、利用Caffe做迴歸、遷移學習和模型微調、目標檢測、度量學習和圖像風格遷移等常見的計算機視覺應用場景。從第5章開始包含瞭很多有趣和實用的代碼示例。從第7章開始的所有實例都基於當前流行的深度學習框架中的Caffe和MXNet。

序言 
前言 
第1篇 基礎知識
第1章 引言2
1.1 人工智能的新焦點——深度學習2
1.1.1 人工智能——神話傳說到影視漫畫2
1.1.2 人工智能的誕生3
1.1.3 神經科學的研究4
1.1.4 人工神經網絡的興起5
1.1.5 神經網絡的1次寒鼕6
1.1.6 神經網絡的1次復興8
1.1.7 神經網絡的第二次寒鼕9
1.1.8 2006年——深度學習的起點10
1.1.9 生活中的深度學習11
1.1.10 常見深度學習框架簡介12
1.2 給計算機一雙眼睛——計算機視覺14
1.2.1 計算機視覺簡史14
1.2.2 2012年——計算機視覺的新起點16
1.2.3 計算機視覺的應用17
1.2.4 常見計算機視覺工具包19
1.3 基於深度學習的計算機視覺19
1.3.1 從ImageNet競賽到AlphaGo戰勝李世石——計算機視覺**越人類19
1.3.2 GPU和並行技術——深度學習和計算視覺發展的加速器21
1.3.3 基於捲積神經網絡的計算機視覺應用22
第2章 深度學習和計算機視覺中的基礎數學知識27
2.1 綫性變換和非綫性變換27
2.1.1 綫性變換的定義27
2.1.2 高中教科書中的小例子28
2.1.3 點積和投影28
2.1.4 矩陣乘法的幾何意義（1）30
2.1.5 本徵嚮量和本徵值34
2.1.6 矩陣乘法的幾何意義（2）37
2.1.7 奇異值分解38
2.1.8 綫性可分性和維度39
2.1.9 非綫性變換42
2.2 概率論及相關基礎知識43
2.2.1 條件概率和獨立43
2.2.2 期望值、方差和協方差44
2.2.3 熵45
2.2.4 *大似然估計（Maximum Likelihood Estimation，MLE）47
2.2.5 KL散度（Kullback–Leibler divergence）49
2.2.6 KL散度和MLE的聯係49
2.3 維度的詛咒50
2.3.1 采樣和維度50
2.3.2 高維空間中的體積51
2.3.3 高維空間中的距離53
2.3.4 中心極限定理和高維樣本距離分布的近似54
2.3.5 數據實際的維度56
2.3.6 局部泛化58
2.3.7 函數對實際維度的影響59
2.3.8 PCA——什麼是主成分60
2.3.9 PCA——通過本徵嚮量和本徵值求主成分60
2.3.10 PCA——通過主成分分析降維61
2.3.11 PCA——歸一化和相關性係數63
2.3.12 PCA——什麼樣的數據適閤PCA64
2.3.13 其他降維手段65
2.4 捲積66
2.4.1 點積和捲積66
2.4.2 一維捲積67
2.4.3 捲積和互相關68
2.4.4 二維捲積和圖像響應69
2.4.5 捲積的計算70
2.5 數學優化基礎71
2.5.1 *小值和梯度下降72
2.5.2 衝量（Momentum）73
2.5.3 牛頓法75
2.5.4 學習率和自適應步長77
2.5.5 學習率衰減（Learning Rate Decay）78
2.5.6 AdaGrad：每個變量有自己的節奏78
2.5.7 AdaDelta的進一步改進79
2.5.8 其他自適應算法80
2.5.9 損失函數81
2.5.10 分類問題和負對數似然82
2.5.11 邏輯迴歸83
2.5.12 Softmax：將輸齣轉換為概率84
2.5.13 鏈式求導法則84
第3章 神經網絡和機器學習基礎87
3.1 感知機87
3.1.1 基本概念87
3.1.2 感知機和綫性二分類87
3.1.3 激活函數88
3.2 神經網絡基礎89
3.2.1 從感知機到神經網絡89
3.2.2 *簡單的神經網絡二分類例子90
3.2.3 隱層神經元數量的作用93
3.2.4 更加復雜的樣本和更復雜的神經網絡94
3.3 後嚮傳播算法95
3.3.1 求神經網絡參數的梯度95
3.3.2 計算圖（Computational Graph）95
3.3.3 利用後嚮傳播算法計算一個神經網絡參數的梯度97
3.3.4 梯度消失99
3.3.5 修正綫性單元（ReLU）100
3.3.6 梯度爆炸101
3.3.7 梯度檢查（gradient check）102
3.3.8 從信息傳播的角度看後嚮傳播算法103
3.4 隨機梯度下降和批量梯度下降104
3.4.1 全量數據（full-batch）梯度下降104
3.4.2 隨機梯度下降（SGD）和小批量數據（mini-batch）104
3.4.3 數據均衡和數據增加（data augmentation）106
3.5 數據、訓練策略和規範化108
3.5.1 欠擬閤和過擬閤108
3.5.2 訓練誤差和測試誤差109
3.5.3 奧卡姆剃刀沒有**午餐111
3.5.4 數據集劃分和提前停止112
3.5.5 病態問題和約束113
3.5.6 L2規範化（L2 Regularization）113
3.5.7 L1規範化（L1 Regularization）114
3.5.8 集成（Ensemble）和隨機失活（Dropout）115
3.6 監督學習、非監督學習、半監督學習和強化學習117
3.6.1 監督學習、非監督學習和半監督學習117
3.6.2 強化學習（reinforcement learning）118
第4章 深度捲積神經網絡120
4.1 捲積神經網絡120
4.1.1 基本概念120
4.1.2 捲積層和特徵響應圖121
4.1.3 參數共享123
4.1.4 稀疏連接124
4.1.5 多通道捲積125
4.1.6 激活函數125
4.1.7 池化、不變性和感受野126
4.1.8 分布式錶徵（Distributed Representation）128
4.1.9 分布式錶徵和局部泛化130
4.1.10 分層錶達131
4.1.11 捲積神經網絡結構131
4.2 LeNet——1個捲積神經網絡132
4.3 新起點——AlexNet133
4.3.1 網絡結構133
4.3.2 局部響應歸一化（Local Response Normalization，LRN）136
4.4 更深的網絡——GoogLeNet136
4.4.1 1×1捲積和Network In Network136
4.4.2 Inception結構138
4.4.3 網絡結構138
4.4.4 批規一化（Batch Normalization，BN）140
4.5 更深的網絡——ResNet142
4.5.1 睏難的深層網絡訓練：退化問題142
4.5.2 殘差單元142
4.5.3 深度殘差網絡144
4.5.4 從集成的角度看待ResNet144
4.5.5 結構更復雜的網絡146
第2篇 實例精講
第5章 Python基礎148
5.1 Python簡介148
5.1.1 Python簡史148
5.1.2 安裝和使用Python149
5.2 Python基本語法150
5.2.1 基本數據類型和運算150
5.2.2 容器153
5.2.3 分支和循環156
5.2.4 函數、生成器和類159
5.2.5 map、reduce和filter162
5.2.6 列錶生成（list comprehension）163
5.2.7 字符串163
5.2.8 文件操作和pickle164
5.2.9 異常165
5.2.10 多進程（multiprocessing）165
5.2.11 os模塊166
5.3 Python的科學計算包——NumPy167
5.3.1 基本類型（array）167
5.3.2 綫性代數模塊（linalg）172
5.3.3 隨機模塊（random）173
5.4 Python的可視化包——matplotlib175
5.4.1 2D圖錶175
5.4.2 3D圖錶178
5.4.3 圖像顯示180
第6章 OpenCV基礎182
6.1 OpenCV簡介182
6.1.1 OpenCV的結構182
6.1.2 安裝和使用OpenCV183
6.2 Python-OpenCV基礎184
6.2.1 圖像的錶示184
6.2.2 基本圖像處理185
6.2.3 圖像的仿射變換188
6.2.4 基本繪圖190
6.2.5 視頻功能192
6.3 用OpenCV實現數據增加小工具193
6.3.1 隨機裁剪194
6.3.2 隨機鏇轉194
6.3.3 隨機顔色和明暗196
6.3.4 多進程調用加速處理196
6.3.5 代碼：圖片數據增加小工具196
6.4 用OpenCV實現物體標注小工具203
6.4.1 窗口循環203
6.4.2 鼠標和鍵盤事件205
6.4.3 代碼：物體檢測標注的小工具206
第7章 Hello World! 212
7.1 用MXNet實現一個神經網絡212
7.1.1 基礎工具、NVIDIA驅動和CUDA安裝212
7.1.2 安裝MXNet213
7.1.3 MXNet基本使用214
7.1.4 用MXNet實現一個兩層神經網絡215
7.2 用Caffe實現一個神經網絡219
7.2.1 安裝Caffe219
7.2.2 Caffe的基本概念220
7.2.3 用Caffe實現一個兩層神經網絡221
第8章 *簡單的圖片分類——手寫數字識彆227
8.1 準備數據——MNIST227
8.1.1 下載MNIST227
8.1.2 生成MNIST的圖片227
8.2 基於Caffe的實現228
8.2.1 製作LMDB數據229
8.2.2 訓練LeNet-5230
8.2.3 測試和評估235
8.2.4 識彆手寫數字239
8.2.5 增加平移和鏇轉擾動240
8.3 基於MXNet的實現242
8.3.1 製作Image Recordio數據242
8.3.2 用Module模塊訓練LeNet-5243
8.3.3 測試和評估245
8.3.4 識彆手寫數字247
第9章 利用Caffe做迴歸249
9.1 迴歸的原理249
9.1.1 預測值和標簽值的歐式距離249
9.1.2 EuclideanLoss層250
9.2 預測隨機噪聲的頻率250
9.2.1 生成樣本：隨機噪聲250
9.2.2 製作多標簽HDF5數據252
9.2.3 網絡結構和Solver定義253
9.2.4 訓練網絡259
9.2.5 批量裝載圖片並利用GPU預測260
9.2.6 捲積核可視化262
第10章 遷移學習和模型微調264
10.1 吃貨**——通過Python采集美食圖片264
10.1.1 通過關鍵詞和圖片搜索引擎下載圖片264
10.1.2 數據預處理——去除無效和不相關圖片267
10.1.3 數據預處理——去除重復圖片267
10.1.4 生成訓練數據269
10.2 美食分類模型271
10.2.1 遷移學習271
10.2.2 模型微調法（Finetune）272
10.2.3 混淆矩陣（Confusion Matrix）276
10.2.4 P-R麯綫和ROC麯綫278
10.2.5 全局平均池化和激活響應圖284
第11章 目標檢測288
11.1 目標檢測算法簡介288
11.1.1 滑窗法288
11.1.2 PASCAL VOC、mAP和IOU簡介289
11.1.3 Selective Search和R-CNN簡介290
11.1.4 SPP、ROI Pooling和Fast R-CNN簡介291
11.1.5 RPN和Faster R-CNN簡介293
11.1.6 YOLO和SSD簡介294
11.2 基於PASCAL VOC數據集訓練SSD模型296
11.2.1 MXNet的SSD實現296
11.2.2 下載PASCAL VOC數據集297
11.2.3 訓練SSD模型298
11.2.4 測試和評估模型效果299
11.2.5 物體檢測結果可視化299
11.2.6 製作自己的標注數據302
第12章 度量學習304
12.1 距離和度量學習304
12.1.1 歐氏距離和馬氏距離304
12.1.2 歐式距離和餘弦距離305
12.1.3 非綫性度量學習和Siamese網絡306
12.1.4 Contrastive Loss：對比損失函數307
12.2 用MNIST訓練Siamese網絡307
12.2.1 數據準備307
12.2.2 參數共享訓練309
12.2.3 結果和可視化314
12.2.4 用τ-SNE可視化高維特徵316
第13章 圖像風格遷移317
13.1 風格遷移算法簡介317
13.1.1 通過梯度下降法進行圖像重建317
13.1.2 圖像風格重建和Gram矩陣318
13.1.3 圖像風格遷移320
13.2 MXNet中的圖像風格遷移例子320
13.2.1 MXNet的風格遷移實現321
13.2.2 對圖片進行風格遷移326

深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐

　　《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》介紹瞭深度學習基本算法和視覺領域的應用實例。書中以輕鬆直白的語言，生動詳細地介紹瞭深層模型相關的基礎知識，並深入剖析瞭算法的原理與本質。同時，書中還配有大量案例與源碼，幫助讀者切實體會深度學習的核心思想和精妙之處。除此之外，書中還介紹瞭深度學習在視覺領域的應用，從原理層麵揭示其思路思想，幫助讀者在此領域中夯實技術基礎。
　　《深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐》十分適閤對深度學習感興趣，希望對深層模型有較深入瞭解的讀者閱讀。
1 機器學習與深度學習的概念1 
1.1 什麼是機器學習 1 
1.1.1 機器學習的形式. 2 
1.1.2 機器學習的幾個組成部分. 8 
1.2 深度學習的逆襲 9 
1.3 深層模型在視覺領域的應用. 13 
1.4 本書的主要內容 15 
1.5 總結. 17 
2 數學與機器學習基礎18 
2.1 綫性代數基礎. 18 
2.2 對稱矩陣的性質 22 
2.2.1 特徵值與特徵嚮量 22 
2.2.2 對稱矩陣的特徵值和特徵嚮量 23 
2.2.3 對稱矩陣的對角化 24 
2.3 概率論. 25 
2.3.1 概率與分布. 25 
2.3.2 *大似然估計 28 
2.4 信息論基礎 31 
2.5 KL 散度. 33 
2.6 凸函數及其性質 37 
2.7 機器學習基本概念. 39 
2.8 機器學習的目標函數 42 
2.9 總結. 44 
3 CNN 的基石：全連接層45 
3.1 綫性部分. 45 
3.2 非綫性部分 48 
3.3 神經網絡的模樣 50 
3.4 反嚮傳播法 55 
3.4.1 反嚮傳播法的計算方法. 55 
3.4.2 反嚮傳播法在計算上的抽象. 58 
3.4.3 反嚮傳播法在批量數據上的推廣. 59 
3.4.4 具體的例子. 63 
3.5 參數初始化 65 
3.6 總結. 68 
4 CNN 的基石：捲積層69 
4.1 捲積操作. 69 
4.1.1 捲積是什麼. 69 
4.1.2 捲積層效果展示. 73 
4.1.3 捲積層匯總瞭什麼 76 
4.1.4 捲積的另一種解釋 77 
4.2 捲積層的反嚮傳播. 79 
4.2.1 實力派解法. 80 
4.2.2 “偶像派”解法. 84 
4.3 ReLU 88 
4.3.1 梯度消失問題 89 
4.3.2 ReLU 的理論支撐. 92 
4.3.3 ReLU 的綫性性質. 93 
4.3.4 ReLU 的不足. 93 
4.4 總結. 94 
4.5 參考文獻. 94 
5 Caffe 入門95 
5.1 使用Caffe 進行深度學習訓練. 96 
5.1.1 數據預處理. 96 
5.1.2 網絡結構與模型訓練的配置. 100 
5.1.3 訓練與再訓練 108 
5.1.4 訓練日誌分析 110 
5.1.5 預測檢驗與分析. 112 
5.1.6 性能測試 115 
5.2 模型配置文件介紹. 117 
5.3 Caffe 的整體結構. 122 
5.3.1 SyncedMemory 124 
5.3.2 Blob 125 
5.3.3 Layer 125 
5.3.4 Net 126 
5.3.5 Solver 126 
5.3.6 多GPU 訓練. 127 
5.3.7 IO 127 
5.4 Caffe 的Layer 128 
5.4.1 Layer 的創建——LayerRegistry 128 
5.4.2 Layer 的初始化. 130 
5.4.3 Layer 的前嚮計算. 132 
5.5 Caffe 的Net 組裝流程 133 
5.6 Caffe 的Solver 計算流程. 139 
5.6.1 優化流程 140 
5.6.2 多卡優化算法 142 
5.7 Caffe 的Data Layer 145 
5.7.1 Datum 結構. 145 
5.7.2 DataReader Thread 147 
5.7.3 BasePrefetchingDataLayer Thread 148 
5.7.4 Data Layer 149 
5.8 Caffe 的Data Transformer 150 
5.8.1 C++ 中的Data Transformer 150 
5.8.2 Python 中的Data Transformer 153 
5.9 模型層擴展實踐——Center Loss Layer 156 
5.9.1 Center Loss 的原理 156 
5.9.2 Center Loss 實現. 160 
5.9.3 實驗分析與總結. 164 
5.10 總結. 165 
5.11 參考文獻. 165 
6 深層網絡的數值問題166 
6.1 ReLU 和參數初始化. 166 
6.1.1 1個ReLU 數值實驗. 167 
6.1.2 第二個ReLU 數值實驗. 169 
6.1.3 第三個實驗——Sigmoid 171 
6.2 Xavier 初始化. 172 
6.3 MSRA 初始化. 178 
6.3.1 前嚮推導 178 
6.3.2 後嚮推導 181 
6.4 ZCA 182 
6.5 與數值溢齣的戰鬥. 186 
6.5.1 Softmax Layer 186 
6.5.2 Sigmoid Cross Entropy Loss 189 
6.6 總結. 192 
6.7 參考文獻. 192 
7 網絡結構193 
7.1 關於網絡結構，我們更關心什麼 193 
7.2 網絡結構的演化 195 
7.2.1 VGG：模型哲學. 195 
7.2.2 GoogLeNet：豐富模型層的內部結構. 196 
7.2.3 ResNet：從乘法模型到加法模型. 197 
7.2.4 全連接層的沒落. 198 
7.3 Batch Normalization 199 
7.3.1 Normalization 199 
7.3.2 使用BN 層的實驗. 200 
7.3.3 BN 的實現. 201 
7.4 對Dropout 的思考. 204 
7.5 從遷移學習的角度觀察網絡功能 206 
7.6 ResNet 的深入分析. 210 
7.6.1 DSN 解決梯度消失問題 211 
7.6.2 ResNet 網絡的展開結構. 212 
7.6.3 FractalNet 214 
7.6.4 DenseNet 215 
7.7 總結. 217 
7.8 參考文獻. 217 
8 優化與訓練219 
8.1 梯度下降是一門手藝活兒. 219 
8.1.1 什麼是梯度下降法 219 
8.1.2 優雅的步長. 220 
8.2 路遙知馬力：動量. 225 
8.3 SGD 的變種算法 232 
8.3.1 非凸函數 232 
8.3.2 **算法的彎道錶現. 233 
8.3.3 Adagrad 234 
8.3.4 Rmsprop 235 
8.3.5 AdaDelta 236 
8.3.6 Adam 237 
8.3.7 爬坡賽. 240 
8.3.8 總結. 242 
8.4 L1 正則的效果. 243 
8.4.1 MNIST 的L1 正則實驗. 244 
8.4.2 次梯度下降法 246 
8.5 尋找模型的弱點 251 
8.5.1 泛化性實驗. 252 
8.5.2 **性實驗. 255 
8.6 模型優化路徑的可視化. 255 
8.7 模型的過擬閤. 260 
8.7.1 過擬閤方案. 261 
8.7.2 SGD 與過擬閤 263 
8.7.3 對於深層模型泛化的猜想. 264 
8.8 總結. 265 
8.9 參考文獻. 265 
9 應用：圖像的語意分割267 
9.1 FCN 268 
9.2 CRF 通俗非嚴謹的入門. 272 
9.2.1 有嚮圖與無嚮圖模型. 272 
9.2.2 Log-Linear Model 278 
9.2.3 條件隨機場. 280 
9.3 Dense CRF 281 
9.3.1 Dense CRF 是如何被演化齣來的. 281 
9.3.2 Dense CRF 的公式形式. 284 
9.4 Mean Field 對Dense CRF 模型的化簡 285 
9.5 Dense CRF 的推斷計算公式 288 
9.5.1 Variational Inference 推導 289 
9.5.2 進一步化簡. 291 
9.6 完整的模型：CRF as RNN 292 
9.7 總結. 294 
9.8 參考文獻. 294 
10 應用：圖像生成295 
10.1 VAE 295 
10.1.1 生成式模型. 295 
10.1.2 Variational Lower bound 296 
10.1.3 Reparameterization Trick 298 
10.1.4 Encoder 和Decoder 的計算公式. 299 
10.1.5 實現. 300 
10.1.6 MNIST 生成模型可視化 301 
10.2 GAN 303 
10.2.1 GAN 的概念. 303 
10.2.2 GAN 的訓練分析. 305 
10.2.3 GAN 實戰. 309 
10.3 Info-GAN 314 
10.3.1 互信息. 315 
10.3.2 InfoGAN 模型 317 
10.4 Wasserstein GAN 320 
10.4.1 分布的重疊度 321 
10.4.2 兩種目標函數存在的問題. 323 
10.4.3 Wasserstein 距離. 325 
10.4.4 Wasserstein 距離的優勢. 329 
10.4.5 Wasserstein GAN 的實現 331 
10.5 總結. 333 
10.6 參考文獻. 334

洞見智能視界：解鎖機器人視覺的無限潛能 在人工智能蓬勃發展的浪潮中，機器人視覺係統正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，從智能製造的自動化流水綫，到自動駕駛的未來齣行，再到醫療影像的精準診斷，乃至安防監控的智能感知，無一不閃耀著“智慧之眼”的光芒。這套圖書，正是為瞭引領您深入探索機器人視覺這一激動人心的領域，為您構建堅實的理論基礎，掌握前沿的技術方法，並最終賦能您創造齣更智能、更高效的視覺係統。 本套圖書內容涵蓋瞭機器人視覺係統的核心要素，從基礎的圖像處理和特徵提取，到復雜的深度學習模型在視覺識彆、目標檢測、圖像分割等任務中的應用，再到三維視覺、SLAM（同時定位與地圖構建）等高級主題，旨在為讀者提供一個係統、全麵的學習路徑。我們深知，要真正理解和駕馭機器人視覺，不僅需要理論的指導，更需要大量的實踐。因此，本書在理論講解的同時，也融入瞭豐富的案例分析和實戰演練，幫助您將所學知識轉化為實際能力。 第一捲：深度學習與計算機視覺——構建智能感知的基礎 計算機視覺作為機器人感知世界的重要窗口，其發展曆程與人工智能的進步息息相關。本捲將從最基礎的圖像處理技術入手，為讀者打下堅實的根基。您將學習到圖像的獲取、錶示、增強、濾波、邊緣檢測等經典方法，理解它們在圖像預處理中的作用，為後續更復雜的任務奠定基礎。 隨後，我們將深入探討特徵提取的奧秘。在傳統的計算機視覺領域，SIFT、SURF、HOG等手工設計的特徵提取算法曾扮演著至關重要的角色。您將理解這些算法的設計思想，學習如何從圖像中提取有意義的局部和全局特徵，為物體識彆和匹配提供依據。 然而，隨著深度學習的崛起，特徵提取的範式發生瞭革命性的改變。本捲將重點介紹捲積神經網絡（CNN）這一深度學習的核心模型，並詳細闡述其在計算機視覺領域的強大應用。您將學習到CNN的基本結構，如捲積層、池化層、全連接層等，理解它們如何通過多層非綫性變換，自動從原始圖像中學習到層級化的抽象特徵，從而實現對圖像內容的深刻理解。 我們將逐一講解經典的CNN架構，例如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，分析它們的設計思路和性能提升的關鍵所在。您將學會如何構建、訓練和評估自己的CNN模型，並將其應用於圖像分類、圖像識彆等任務。 除瞭圖像分類，目標檢測是機器人視覺中另一項核心任務。本捲將詳細介紹主流的目標檢測算法，包括基於區域提議的方法（如R-CNN係列）和單階段檢測器（如YOLO、SSD）。您將理解不同算法的優劣勢，學會如何根據實際需求選擇和優化目標檢測模型，實現對圖像中特定目標的精準定位和識彆。 圖像分割，特彆是語義分割和實例分割，是更精細的視覺理解任務。我們將介紹FCN、U-Net、Mask R-CNN等代錶性算法，幫助您理解如何將圖像中的每個像素分配到特定的類彆，或者區分同一類彆的不同實例。這對於機器人理解場景、進行精細操作至關重要。 此外，本捲還將觸及一些重要的計算機視覺技術，例如圖像檢索、人臉識彆、姿態估計等，讓您對計算機視覺的應用邊界有一個更全麵的認識。通過理論講解、算法解析和豐富的代碼示例，您將能夠掌握將深度學習技術應用於實際計算機視覺問題的能力。 第二捲：深度學習輕鬆學——掌握人工智能的核心驅動力 要將深度學習的強大能力應用於機器人視覺係統，理解深度學習的基本原理至關重要。本捲將以“輕鬆學”為導嚮，摒棄晦澀難懂的數學推導，著重於概念的清晰闡述和直觀理解，幫助讀者快速掌握深度學習的核心概念和常用技術。 我們將從機器學習的基礎開始，迴顧監督學習、無監督學習、強化學習的基本思想，以及過擬閤、欠擬閤、偏差-方差權衡等核心概念。在此基礎上，我們將深入介紹神經網絡的構建模塊，包括激活函數、損失函數、優化算法（如SGD、Adam）等，理解它們在神經網絡訓練過程中的作用。 重點將放在對各種深度學習模型及其應用場景的介紹。除瞭第一捲中提到的CNN，本捲還將廣泛介紹其他重要的深度學習模型，例如循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM、GRU），用於處理序列數據，在自然語言處理、時間序列分析等領域發揮著重要作用。您將理解RNN如何通過“記憶”來捕捉序列中的依賴關係。 此外，我們還將介紹生成對抗網絡（GAN），它能夠生成逼真的圖像、文本等內容，在數據增強、風格遷移等領域有廣泛應用。您將瞭解GAN的生成器和判彆器的對抗學習機製。 在模型選擇和訓練方麵，本捲將提供實用的指導。您將學習如何選擇適閤特定任務的深度學習模型，如何進行數據預處理和特徵工程，如何有效地訓練模型，包括批量歸一化、Dropout等技巧的應用。同時，您還將學習到如何評估模型的性能，並根據評估結果進行模型調優。 為瞭讓學習過程更加生動有趣，本捲將融入大量的代碼實戰。我們將使用當前主流的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）來演示模型的構建、訓練和部署過程。通過跟隨代碼示例進行實踐，您將能夠快速上手，將理論知識轉化為可執行的代碼。 本捲還將涵蓋一些重要的深度學習技術，例如遷移學習，它允許我們利用預訓練模型來解決新的任務，極大地加速瞭模型的開發過程。您將學習如何加載預訓練模型，並進行微調，以適應自己的數據集。 最終，本捲的目標是讓您對深度學習有一個紮實的理解，能夠獨立地運用深度學習技術解決實際問題，為構建更復雜的機器人視覺係統打下堅實的基礎。 機器人視覺係統編程教程——將智慧注入硬件 將前兩捲的理論知識轉化為實際的機器人視覺係統，需要將算法與硬件相結閤，進行係統的編程實現。本部分教程將專注於這一過程，為您提供從概念到實踐的全方位指導。 您將學習到機器人視覺係統的基本構成，包括攝像頭、圖像采集模塊、處理單元（如CPU、GPU、FPGA）、傳感器等，以及它們之間的協作關係。我們將探討不同類型攝像頭的選擇，如工業相機、深度相機，以及它們在不同應用場景下的優勢。 在軟件層麵，您將學習如何使用編程語言（如Python、C++）和相關的開發庫（如OpenCV）來控製硬件、采集圖像、執行視覺算法。我們將詳細介紹OpenCV中常用的圖像處理和特徵提取函數，以及如何利用它們來實現各種視覺功能。 針對機器人視覺的特殊需求，本教程將深入講解立體視覺技術。您將學習如何通過雙目相機獲取深度信息，實現物體的三維重建和測距。我們將介紹視差計算、深度圖生成等關鍵步驟，並演示如何利用這些信息進行三維場景理解。 同時，SLAM（同時定位與地圖構建）作為機器人自主導航的核心技術，也將是本教程的重要組成部分。您將學習到基於視覺的SLAM算法，如ORB-SLAM、LSD-SLAM等，理解它們如何利用圖像序列來估計機器人的位姿，並構建環境地圖。這對於機器人進行自主移動、環境感知至關重要。 此外，我們還將探討如何將深度學習模型集成到機器人視覺係統中。您將學習如何將訓練好的深度學習模型部署到嵌入式設備上，實現實時的目標檢測、跟蹤、識彆等功能。我們將介紹模型量化、模型剪枝等優化技術，以提高模型在資源受限環境下的運行效率。 針對具體的應用場景，本教程還將提供一係列的編程實例。例如，如何構建一個基於視覺的物體抓取係統，如何實現人臉識彆與跟蹤，如何開發一個自動駕駛的輔助係統等。這些實例將幫助您將所學知識融會貫通，並激發您的創新靈感。 通過本套圖書的學習，您將不僅僅是知識的接收者，更是智能視界的探索者和創造者。您將能夠深入理解機器人視覺的原理，掌握前沿的深度學習技術，並具備獨立開發和部署復雜機器人視覺係統的能力，為迎接智能時代的到來做好充分的準備。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這套書真是太驚喜瞭！我之前一直對人工智能和機器人技術很感興趣，但總覺得入門門檻有點高，很多理論知識讓人望而卻步。這本書的齣現真是及時雨！首先，《深度學習與計算機視覺》這本書，光看書名就覺得內容很紮實。我特彆喜歡它從基礎概念講起，循序漸進地介紹深度學習的原理，然後再深入到計算機視覺的各個分支。書裏的圖文並茂，很多復雜的算法都配有清晰的圖示，這對於我這種視覺型學習者來說簡直是福音。我花瞭幾個晚上研究瞭捲積神經網絡的部分，感覺一下子就豁然開朗瞭。作者的講解非常細緻，每一個公式的推導都講解得很清楚，還會給齣一些實際應用的案例，讓我能真切感受到理論知識如何轉化為實際技術。而且，它還介紹瞭當前比較流行的深度學習框架，比如TensorFlow和PyTorch，並且提供瞭相關的代碼示例，這對我動手實踐提供瞭極大的便利。我迫不及待地想跟著書中的教程，自己動手去實現一些簡單的計算機視覺任務，比如圖像分類和物體檢測，相信這套書一定能帶我打開新世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是為我們這些想進入機器人視覺係統領域的新手量身定做的！《人工智能機器人視覺係統編程教程》這本書，我最看重的是它的實踐導嚮性。它不僅僅停留在理論層麵，而是非常詳細地講解瞭如何將人工智能和機器人技術結閤起來，尤其是在視覺係統方麵。書裏有很多關於攝像頭標定、圖像處理、特徵提取、物體識彆和跟蹤的詳細步驟和代碼實現。我之前對機器人的“眼睛”是如何工作的感到非常好奇，讀完這本書，我纔真正明白瞭其中的奧秘。作者沒有迴避技術難點，而是用一種非常接地氣的方式進行講解，一步步帶著你解決問題。它提供的教程案例都非常實用，比如如何讓機器人識彆並抓取特定物體，如何實現避障等。這些都是我一直以來非常想掌握的技能。而且，這本書還涉及瞭一些底層的編程知識，比如C++和Python在機器人視覺中的應用，這對我後續深入學習和開發非常有幫助。我感覺，這本書就像一個經驗豐富的導師，在我學習的道路上，給予瞭我最直接、最有力的指導。

評分☆☆☆☆☆

這套書確實讓我對人工智能和機器人視覺係統有瞭全新的認識。《人工智能機器人視覺係統編程教程》這本書，最讓我印象深刻的是它的前瞻性和實用性。它不僅僅是介紹一些基礎的理論知識，更是著眼於如何構建一個完整的、可工作的機器人視覺係統。從硬件的選擇、傳感器的集成，到軟件的開發、算法的部署，都有非常詳細的講解。我最喜歡的部分是關於 SLAM（同時定位與地圖構建）的章節，它用很直觀的方式解釋瞭這個復雜的技術，並且提供瞭相關的代碼框架。這對於我這樣一個想要參與到機器人實際研發中的人來說，是極其寶貴的。書中的案例也非常貼近實際應用，比如自動駕駛汽車的感知係統、工業機器人的視覺引導等，這些都讓我看到瞭學習這些技術巨大的潛力和價值。而且，作者在講解過程中，還會穿插一些在實際項目中遇到的挑戰和解決方案，這讓我的學習過程更加真實和有啓發性。這本書讓我感覺，我不再是孤立地學習某個算法，而是真正地在學習如何構建一個智能的、有“眼睛”的機器人。

評分☆☆☆☆☆

最近剛入手瞭這套書，不得不說，《深度學習與計算機視覺+深度學習輕鬆學》的組閤拳太給力瞭！我一直對圖像識彆和模式識彆領域很感興趣，但總感覺很多資料都過於理論化，難以消化。這本書最大的優點在於它的“雙管齊下”。《深度學習與計算機視覺》部分提供瞭堅實的理論基礎，從基礎的感知機模型到復雜的生成對抗網絡，講解的非常係統和全麵。然後，《深度學習輕鬆學》則把這些理論轉化為易於理解和實踐的內容，用更直觀的方式來解釋復雜的概念。我特彆喜歡它在講解反嚮傳播算法的時候，用瞭一個非常形象的比喻，讓原本覺得晦澀的數學推導變得清晰可見。而且，書中的代碼示例也很好地結閤瞭理論，讓我在學習理論的同時，也能立刻動手去驗證。我已經嘗試用書中的代碼實現瞭一個簡單的貓狗圖片分類器，雖然模型還不算完美，但看到自己的代碼能夠識彆齣圖像，那種興奮感是難以言錶的。這套書真的讓我覺得，學習深度學習不再是遙不可及的夢想，而是觸手可及的現實。

評分☆☆☆☆☆

這本書太棒瞭！《深度學習輕鬆學》這個名字真的不是虛的，它完全顛覆瞭我之前對深度學習“高深莫測”的認知。我一直以為深度學習需要很強的數學功底纔能掌握，但這本書真的是從零開始，用最通俗易懂的語言解釋瞭各種核心概念。我最喜歡的是它將抽象的算法用生動的比喻和生活中的例子來闡述，比如解釋神經網絡的層級結構時，它用“大腦的神經元”來類比，瞬間就理解瞭。還有對於損失函數和梯度下降的講解，也不是簡單地給齣公式，而是結閤實際場景，比如“在山坡上找最低點”，讓我一下子就明白瞭優化的過程。這本書不僅理論講解到位，實踐部分也做得非常齣色。它提供的代碼示例簡潔明瞭，而且可以直接運行，我跟著操作瞭幾遍，就成功搭建瞭一個簡單的圖像識彆模型。這種“學以緻用”的感覺真的太棒瞭！不再是枯燥的理論堆砌，而是真正能看到自己一步步構建齣有用的東西，這種成就感是其他教材很難給予的。我相信，即使是沒有編程基礎的讀者，通過這本書也能快速掌握深度學習的基本技能，開啓自己的AI學習之旅。