深度學習之PyTorch實戰計算機視覺 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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唐進民編著 著

圖書標籤:

• 深度學習
• PyTorch
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模型訓練
• 捲積神經網絡
• 目標檢測
• 圖像分類
• 遷移學習
• 實戰

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121341441

商品編碼：29114067415

齣版時間：2018-06-01

作  者:唐進民 編著 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2018年06月01日 頁  數:273 裝  幀:平裝 ISBN:9787121341441 ●第1章淺談人工智能、神經網絡和計算機視覺1
●1.1人工還是智能1
●1.2人工智能的三起兩落2
●1.2.1兩起兩落2
●1.2.2捲土重來3
●1.3神經網絡簡史5
●1.3.1生物神經網絡和人工神經網絡5
●1.3.2M-P模型6
●1.3.3感知機的誕生9
●1.3.4你好，深度學習10
●1.4計算機視覺11
●1.5深度學習+12
●1.5.1圖片分類12
●1.5.2圖像的目標識彆和語義分割13
●1.5.3自動駕駛13
●1.5.4圖像風格遷移14
●第2章相關的數學知識15
●2.1矩陣運算入門15
●2.1.1標量、嚮量、矩陣和張量15
●2.1.2矩陣的轉置17
●部分目錄

內容簡介

計算機視覺、自然語言處理和語音識彆是目前深度學習領域很熱門的三大應用方嚮，本書旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學到人工智能的基礎概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如捲積神經網絡、循環神經網絡、自動編碼器，等等。在掌握深度學習理論和編程技能之後，讀者還會學到如何基於PyTorch深度學習框架實戰計算機視覺。本書中的大量實例可讓讀者在循序漸進地學習的同時，不斷地獲得成就感。本書麵嚮對深度學習技術感興趣、但是相關基礎知識較為薄弱或者零基礎的讀者。 唐進民 編著 唐進民，深入理解深度學習與計算機視覺知識體係，有紮實的PyTorch、Python和數學功底。長期活躍於Github、知乎等平颱並分享與深度學習相關的文章，具有一定的閱讀量和人氣。此前還在某AI網絡教育平颱兼職Mentor，輔導新學員入門機器學習和深度學習。

《像素煉金術：計算機視覺的深度探索與實踐》 引言： 在數字世界的宏偉畫捲中，計算機視覺正扮演著越來越重要的角色，它賦予機器“看”的能力，進而理解、分析和響應我們所處的現實世界。從自動駕駛汽車的精準導航，到醫療影像的深度洞察，再到虛擬現實的沉浸式體驗，計算機視覺技術的飛速發展正在重塑我們的生活方式和行業格局。本書《像素煉金術：計算機視覺的深度探索與實踐》旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實踐的平颱，引領大傢穿越計算機視覺的迷人領域，掌握前沿技術，並將其轉化為解決實際問題的強大工具。 本書並非僅僅停留在理論的象牙塔，而是將理論與實踐緊密結閤，通過豐富的案例和代碼示例，帶領讀者親手構建、訓練和部署各類計算機視覺模型。我們將從計算機視覺的基礎概念入手，逐步深入到深度學習的核心架構，並重點聚焦於當下最流行、最強大的深度學習框架之一——PyTorch。通過層層遞進的學習路徑，讀者將能夠深刻理解計算機視覺的內在邏輯，並掌握運用PyTorch解決復雜視覺任務的技能。 第一部分：計算機視覺的基石與現代浪潮 在深入探索深度學習之前，理解計算機視覺的演進曆程及其核心概念至關重要。本部分將為讀者打下堅實的理論基礎，為後續的深度學習實踐鋪平道路。 第一章：像素的語言——計算機視覺基礎迴顧 圖像的本質： 我們將從最基本的像素單元齣發，解析數字圖像的構成原理，包括色彩空間（RGB, HSV, Grayscale等）的轉換與理解，以及圖像的幾何變換（縮放、鏇轉、平移、裁剪）及其在圖像處理中的應用。 傳統圖像處理技術： 在深度學習崛起之前，一係列經典的圖像處理技術為計算機視覺奠定瞭基礎。本章將迴顧這些技術，例如： 邊緣檢測： Sobel, Canny算子等，理解它們如何捕捉圖像中的重要輪廓信息。 特徵提取： SIFT, SURF, ORB等算法，學習如何從圖像中提取具有魯棒性的關鍵點和描述符，這對於圖像匹配、目標識彆等任務至關重要。 圖像分割： Watershed算法, Mean-shift算法等，探索如何將圖像劃分為不同的區域，以識彆對象或背景。 形態學操作： 腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等，理解它們在圖像去噪、形狀分析方麵的作用。 計算機視覺的核心任務： 本章還將概述計算機視覺領域的關鍵任務，為後續章節的學習定下基調，包括： 圖像分類： 為圖像分配一個或多個類彆標簽。 目標檢測： 在圖像中定位並識彆齣特定對象。 語義分割： 像素級彆的分類，為圖像中的每個像素分配一個類彆。 實例分割： 在語義分割的基礎上，進一步區分同一類彆的不同實例。 姿態估計： 識彆和定位人體或物體的關鍵點。 圖像生成： 創建全新的、逼真的圖像。 視頻分析： 理解視頻序列中的運動、行為和事件。 第二章：深度學習的黎明——神經網絡的啓濛 神經元的奧秘： 從生物神經元到人工神經網絡，我們將揭示神經網絡的基本構成單元——神經元，理解其如何接收輸入、進行加權求和、並通過激活函數引入非綫性。 感知機與多層感知機（MLP）： 追溯神經網絡的起源，介紹最簡單的感知機模型，以及如何通過堆疊多層神經元構建齣能夠解決更復雜問題的多層感知機。 激活函數： Sigmoid, Tanh, ReLU及其變種（Leaky ReLU, ELU等），深入探討不同激活函數的作用、優缺點以及它們在防止梯度消失/爆炸中的作用。 損失函數： 衡量模型預測與真實值之間差異的標尺，我們將學習MSE, Cross-Entropy等常見的損失函數，並理解它們如何指導模型訓練。 反嚮傳播算法： 神經網絡訓練的核心機製，我們將詳細解析反嚮傳播的原理，理解梯度如何從輸齣層反嚮傳播至輸入層，並用於更新模型權重。 優化器： SGD, Adam, RMSprop等，介紹不同的優化算法如何高效地調整學習率，加速模型的收斂，並幫助模型跳齣局部最優。 第二部分：PyTorch的深度魔力——構建與訓練智能視覺模型 本部分將是本書的核心實踐部分，我們將深入學習PyTorch這個強大的深度學習框架，並將其應用於構建和訓練各種計算機視覺模型。 第三章：PyTorch入門——張量、自動微分與模塊化構建 PyTorch張量（Tensor）： 深度學習的基石，我們將詳細介紹PyTorch張量的創建、操作、索引、切片、形狀變換（reshape, view, transpose等）以及與NumPy的無縫轉換。 自動微分（Autograd）： PyTorch最強大的功能之一，我們將理解`torch.autograd`如何自動計算張量的梯度，以及`requires_grad`、`backward()`、`grad_fn`等關鍵概念，無需手動編寫反嚮傳播過程。 `nn.Module`——構建神經網絡的基石： 掌握如何使用PyTorch的`nn.Module`類來定義自己的神經網絡層和模型，包括`__init__`方法和`forward`方法，以及如何組織和復用模型組件。 數據加載與預處理（`torch.utils.data`）： 學習如何使用`Dataset`和`DataLoader`來高效地加載、批處理和打亂圖像數據集，並進行常用的數據增強操作，以提高模型的泛化能力。 訓練與評估流程： 構建一個完整的模型訓練和評估的流程，包括定義模型、準備數據、設置優化器和損失函數、迭代訓練、計算損失、反嚮傳播、更新權重，以及在驗證集上評估模型性能。 第四章：捲積神經網絡（CNN）——視覺世界的基石 捲積層的奧秘： 深入理解捲積操作的原理，包括捲積核、步長（stride）、填充（padding）等參數，以及它們如何從圖像中提取局部特徵。 池化層： Max Pooling, Average Pooling等，學習池化層如何降低特徵圖的維度，減少計算量，並提高模型的魯棒性。 經典的CNN架構： LeNet-5： 早期成功的CNN模型，理解其結構和設計思想。 AlexNet： 標誌著深度學習在ImageNet競賽中取得突破性進展的模型，學習其核心創新，如ReLU激活函數、Dropout、數據增強等。 VGGNet： 通過堆疊小尺寸捲積核構建的深度網絡，理解其對網絡深度的重要性。 GoogLeNet (Inception)： 引入Inception模塊，提高模型在不同感受野上特徵提取的效率。 ResNet： 引入殘差連接（Residual Connections），解決瞭深度網絡訓練中的梯度消失問題，使得構建極深的網絡成為可能。 在PyTorch中實現CNN： 通過豐富的代碼示例，親手實現上述經典CNN架構，並將其應用於圖像分類任務。 第五章：現代CNN架構與遷移學習 更先進的CNN設計： DenseNet： 密集連接，使得特徵重用達到極緻。 MobileNet係列： 專為移動端和嵌入式設備設計的輕量級CNN，學習其深度可分離捲積等優化技術。 EfficientNet： 係統地擴展網絡深度、寬度和分辨率，實現高效的性能提升。 遷移學習（Transfer Learning）： 充分利用預訓練模型（如在ImageNet上訓練的模型）的強大特徵提取能力，將其應用於新的、具有相似性的任務。學習如何加載預訓練模型，凍結部分層，並對頂層進行微調（fine-tuning），以快速獲得高性能模型。 在PyTorch中進行遷移學習： 提供詳細的步驟和代碼，指導讀者如何為特定任務（如識彆特定花卉、貓狗品種等）應用遷移學習。 第六章：目標檢測——精確瞄準與識彆 目標檢測的挑戰： 理解目標檢測任務比圖像分類更復雜，需要同時確定對象的類彆和位置。 兩階段目標檢測器： R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）： 逐步優化區域建議（Region Proposal）和分類過程，理解其設計思想和演進。 單階段目標檢測器： YOLO（You Only Look Once）係列： 實時目標檢測的代錶，學習其網格化預測、邊界框迴歸和置信度預測的原理。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）： 結閤瞭速度和精度的單階段檢測器。 Anchor Boxes： 理解Anchor Boxes在預設不同尺度和長寬比的邊界框，如何幫助模型更好地預測目標位置。 在PyTorch中實現目標檢測： 提供使用PyTorch實現YOLO或Faster R-CNN等模型的代碼示例，並演示如何在自定義數據集上訓練和評估目標檢測器。 第七章：語義分割與實例分割——像素級的精細理解 語義分割： 將圖像劃分為具有語義意義的區域，例如識彆圖像中的“人”、“車”、“天空”等。 FCN（Fully Convolutional Networks）： 將全連接層替換為捲積層，實現端到端的像素級預測。 U-Net： 廣泛應用於醫學圖像分割，其編碼器-解碼器結構和跳躍連接（Skip Connections）的設計。 DeepLab係列： 引入空洞捲積（Atrous Convolution）和條件隨機場（CRF），提高感受野和分割精度。 實例分割： 在語義分割的基礎上，進一步區分同一類彆的不同實例，例如識彆齣圖像中的“第一個人”、“第二個人”等。 Mask R-CNN： 在Faster R-CNN的基礎上，增加瞭一個用於生成分割掩碼（mask）的分支。 在PyTorch中實現分割模型： 提供使用PyTorch實現U-Net或Mask R-CNN的代碼示例，並演示如何在自定義數據集上進行訓練和評估。 第八章：高級視覺任務與前沿探索 姿態估計： 識彆和跟蹤人體關鍵點，用於行為分析、虛擬現實等。 注意力機製（Attention Mechanisms）： Transformer在計算機視覺中的應用，如Vision Transformer (ViT)，以及如何在CNN中引入注意力模塊，提升模型對關鍵區域的關注度。 生成對抗網絡（GANs）： DCGAN, StyleGAN等： 學習GAN的基本原理，即生成器和判彆器的對抗訓練，以及如何利用GAN生成逼真的圖像、風格遷移等。 圖神經網絡（GNNs）在視覺中的應用： 探索如何利用GNN處理圖像中的結構化信息，例如場景圖生成等。 模型部署與優化： 模型剪枝與量化： 學習如何減小模型體積、加速推理，使其能夠部署到資源受限的設備上。 ONNX與TorchScript： 瞭解如何將PyTorch模型導齣為通用格式，便於在不同平颱部署。 第三部分：實踐與展望——將理論化為能力 本部分將引導讀者將所學知識融會貫通，並展望計算機視覺的未來發展方嚮。 第九章：實際項目案例分析 案例一：智能相冊分類與檢索： 利用遷移學習和CNN模型，構建一個能夠自動為用戶照片進行分類、並支持模糊搜索的智能相冊係統。 案例二：自動駕駛中的目標檢測與跟蹤： 使用YOLO等模型，在仿真環境中實現對道路上車輛、行人、交通標誌的檢測與跟蹤。 案例三：醫學影像的病竈識彆： 利用U-Net等分割模型，輔助醫生檢測醫學影像中的異常區域。 案例四：風格遷移應用： 使用GAN或基於CNN的方法，實現將一張圖片的藝術風格應用到另一張圖片上的效果。 （根據實際情況，可增刪或調整案例，確保其具有代錶性和實用性。） 第十章：計算機視覺的未來趨勢與職業發展 更強的模型泛化能力： 自監督學習、少樣本學習、零樣本學習等。 多模態學習： 結閤視覺、文本、語音等多種信息進行理解。 可解釋性AI（XAI）： 理解模型決策過程，提高模型的透明度和可信度。 AI倫理與負責任的AI： 討論計算機視覺在隱私、偏見等方麵的挑戰，以及如何構建負責任的AI係統。 職業發展路徑： 介紹在計算機視覺領域常見的職業角色，如AI工程師、機器學習研究員、計算機視覺算法工程師等，以及相關的技能要求和學習建議。 結語： 《像素煉金術：計算機視覺的深度探索與實踐》不僅僅是一本書，更是一段探索、學習和創造的旅程。我們相信，通過係統地學習本書的內容，並勤加實踐，讀者將能夠掌握駕馭計算機視覺核心技術的本領，在不斷發展的AI浪潮中，發現無限可能，並為這個世界帶來更多創新與變革。讓我們一起，用代碼和智慧，點亮像素的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在講解 PyTorch 框架時，並沒有停留在理論的層麵，而是通過一係列精心設計的實戰案例，將理論知識與實踐緊密結閤。我之前接觸過一些 PyTorch 的入門教程，但總感覺缺少一些“靈魂”，學到的知識點零散，難以融會貫通。《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》則不同，它從一個實際的計算機視覺問題齣發，一步步引導讀者搭建模型、訓練、評估，整個過程充滿瞭解決問題的樂趣。我特彆喜歡書中對不同模型的分析，比如經典的 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等，作者不僅介紹瞭它們的架構，更深入地講解瞭它們的設計思想和優缺點，並提供瞭相應的 PyTorch 實現代碼。這些代碼不僅可以直接運行，而且注釋詳細，易於理解。通過這些實戰項目，我不僅學會瞭如何使用 PyTorch 的各種 API，更重要的是，我學會瞭如何將所學的深度學習理論應用到實際的計算機視覺任務中，這對我來說是一次質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

拿到《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》後，我迫不及待地翻開，首先映入眼簾的是其清晰的排版和適中的字號。在閱讀技術書籍時，良好的排版是保證閱讀流暢性的關鍵，這本書在這方麵做得非常到位。代碼塊的縮進、關鍵詞的加粗、重要概念的突齣顯示，都讓我能快速抓住重點。而且，每一章節的過渡都很自然，從一個概念的引入到下一個知識點的講解，邏輯清晰，沒有生硬的跳躍感。我尤其欣賞的是書中圖文並茂的處理方式，那些精美的插圖和流程圖，並非簡單的裝飾，而是真正起到瞭輔助理解的作用，將抽象的概念具象化，讓我在麵對復雜的算法和模型時，能夠有一個直觀的認識。例如，在解釋捲積神經網絡的層級結構時，書中用一幅生動形象的圖示，清晰地展示瞭特徵提取的過程，這比單純的文字描述要有效得多。這種精心的排版和設計，充分體現瞭作者和編輯團隊的專業素養，也極大地提升瞭我的閱讀體驗，讓我能夠更專注於學習和吸收書中的知識。

評分☆☆☆☆☆

這本《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》的包裝設計給我留下瞭深刻的印象，首先是封麵的配色，那種深邃的藍色與亮眼的橙色搭配，既有科技的嚴謹感，又不失創新的活力，讓人一眼望去就感覺這本書與眾不同。拿在手裏，紙張的質感也很好，不是那種廉價的、容易泛黃的紙，而是略帶啞光的，觸感細膩，翻頁時的沙沙聲也讓人覺得是一種享受，這對於長時間閱讀來說是一個很重要的體驗。我特彆喜歡的是書脊處的燙金字體，在燈光下閃耀著低調的光芒，彰顯齣一種專業與品質。此外，書的裝幀也非常牢固，即使經常翻閱，也不會齣現散架的情況，這一點對於一本需要反復查閱的技術類書籍來說至關重要。整本書散發著一種精心打磨的氣息，讓人期待 dalamnya 的內容能夠像它的外觀一樣，同樣令人驚艷。我甚至覺得，單憑這封麵設計，就能吸引不少對計算機視覺領域感興趣的初學者，他們或許會被這充滿現代感和科技感的設計所吸引，進而願意去探索其中蘊含的知識。這種從外在到內在的整體品質感，是很多書籍所欠缺的，而《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》顯然在這方麵做足瞭功課。

評分☆☆☆☆☆

《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》在內容組織上也頗具匠心，它巧妙地平衡瞭理論深度與實踐廣度。我驚嘆於書中對不同計算機視覺任務的覆蓋之廣，從基礎的圖像分類、物體檢測，到更具挑戰性的語義分割、圖像生成，幾乎涵蓋瞭當前主流的視覺應用領域。每一部分內容都圍繞著 PyTorch 的核心能力展開，詳細介紹瞭實現這些任務所需要的關鍵技術和算法。讓我印象深刻的是，書中並沒有止步於介紹“是什麼”，而是深入剖析瞭“為什麼”，比如在講解物體檢測算法時，作者會詳細對比不同算法在精度、速度和模型大小方麵的權衡，幫助讀者理解不同選擇背後的權衡。此外，書中還涉及瞭一些前沿的研究方嚮和最新的模型，這使得這本書不僅具有很強的實用性，也具備瞭一定的前瞻性，讓我能夠及時瞭解到行業的發展動態，為我日後的學習和研究提供瞭寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《深度學習之PyTorch實戰計算機視覺》的過程，就像與一位經驗豐富的導師在進行一次深入的交流。作者在書中錶現齣的不僅是淵博的知識，更是對如何將復雜概念清晰傳達的深刻理解。他並非簡單地堆砌公式和代碼，而是循序漸進地引導讀者，從最基礎的概念開始，逐步深入到更高級的主題。書中對於 PyTorch 中一些容易混淆的細節，例如 `autograd` 的工作原理，或者不同損失函數的選擇依據，都進行瞭非常細緻的解釋，並且常常會通過對比的方式，讓我能夠更清晰地辨彆它們的差異和適用場景。我尤其欣賞作者在講述過程中所展現齣的“授人以漁”的態度，他不僅僅給齣瞭解決方案，更重要的是，他解釋瞭“為什麼”要這樣做，以及在實際應用中可能會遇到的各種“坑”和應對策略。這種講解方式，讓我覺得學習過程充滿瞭啓發性，也讓我對 PyTorch 和計算機視覺有瞭更深層次的理解。