深度学习之PyTorch实战计算机视觉 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐进民 著

图书标签:

• 深度学习
• PyTorch
• 计算机视觉
• 图像处理
• 模型训练
• 卷积神经网络
• 目标检测
• 图像分类
• 迁移学习
• 实战

店铺： 哈尔滨市学府书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121341441

商品编码：29355303132

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2018-05-01

页数：284

字数：1

内容介绍
计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch深度学习框架实战计算机视觉。本书中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。本书面向对深度学习技术感兴趣、但是相关基础知识较为薄弱或者零基础的读者。

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《光影叙事：数字艺术中的视觉密码》 一、引言：当算法遇见灵感，图像开始“讲述” 在信息爆炸的时代，视觉语言以其直观、生动、跨越文化隔阂的特性，成为信息传递和情感表达的核心载体。从古老的壁画到现代的数字屏幕，人类对“看”与“被看”的探索从未停止。而当计算的逻辑与艺术的想象力交织，一种全新的视觉叙事方式便应运而生——数字艺术中的视觉密码。这本《光影叙事：数字艺术中的视觉密码》并非简单罗列工具或技术，它旨在深入剖析那些驱动数字图像生成、理解与交互的底层逻辑，揭示算法如何转化为艺术的“语言”，以及艺术家如何运用这些“语言”构建独一无二的光影世界。 本书将带领读者超越表面的像素点，去理解图像的“灵魂”所在。我们将探讨如何通过数学模型和计算方法，赋予静止的画面以动态的生命；如何让机器“理解”人类的情感，并通过视觉元素进行回应；以及如何利用先进的算法，创造出超越现实想象的视觉奇观。这不是一本关于编程语言的入门手册，也不是一本纯粹的艺术史鉴赏集，它是一次关于“看”的本质、图像的生成原理以及数字时代艺术创新的深度探索。 二、视觉的基石：从感知到编码 人类的视觉感知是一个复杂而精妙的过程。我们如何识别形状、色彩、纹理，如何感知深度和运动，这些生理学和心理学的奥秘，正是数字艺术得以模仿和创新的起点。 色彩的科学与艺术： 色彩是视觉艺术中最直接、最富表现力的元素。本书将追溯色彩在物理层面（电磁波的波长）、生理层面（视网膜的光感受器）和心理层面（色彩的情感联想）的关联。我们将深入理解RGB、CMYK等色彩模型在数字成像中的应用，以及色调、饱和度、明度等关键属性如何被算法控制与调整，从而营造出截然不同的视觉氛围。从冷峻的科技蓝到温暖的夕阳红，色彩的每一次选择都承载着艺术家意图的“密码”。 几何的边界与创造： 图像的结构离不开几何。从简单的点、线、面构成基本形体，到复杂的曲面和空间关系，几何学为数字艺术提供了骨架。本书将探讨如何使用数学方程来描述和生成曲线、曲面，如何进行三维空间的建模与渲染，以及如何通过几何变换（如缩放、旋转、平移、剪切）来塑造物体的形态和构图。我们将看到，几何的严谨并非艺术的束缚，而是艺术家挥洒创意的无限画布。 纹理与细节的魔力： 现实世界中，物体的表面肌理是其真实感和质感的重要来源。在数字艺术中，纹理的生成和应用直接影响着图像的细腻程度和表现力。本书将介绍多种模拟自然纹理（如木纹、石材、布料）和生成人工纹理（如噪点、故障艺术）的方法。我们将了解如何利用程序化生成技术，创造出无穷无尽的细节，使得数字图像拥有触手可及的真实感。 三、算法的妙笔：赋予图像生命与智能 当基础的视觉元素被转化为可计算的数据，算法便成为塑造数字艺术的强大工具。这些算法不仅能复制现实，更能突破现实的界限。 光影的动态模拟： 光影是视觉艺术的灵魂。从古典油画的明暗对比，到现代摄影的曝光控制，光影的运用始终是营造空间感、质感和情感的关键。在数字世界，物理光学的定律被转化为光线追踪、光栅化等渲染技术。本书将解析这些技术的核心原理，理解不同光源（点光源、方向光、区域光）的效果，以及材质属性（反射、折射、散射）如何与光线相互作用，最终在屏幕上“画出”逼真的光影效果。我们将探讨如何通过控制光影的强度、方向和颜色，来引导观者的视线，烘托场景氛围。 运动的视觉语言： 静态图像的魅力有限，而动态影像则能传递更多信息和情感。本书将深入探讨描绘运动的各种方法，从帧动画的序列生成，到复杂的物理模拟（如流体、粒子系统）的实现。我们将理解插值运算在平滑动作中的作用，以及如何通过运动模糊、速度线等视觉元素来增强动态的感知。运动不仅仅是元素的位移，更是叙事和节奏的载体，算法让这些“运动的密码”得以编织。 智能的视觉生成与理解： 人工智能的兴起，为数字艺术注入了前所未有的智能。生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等深度学习模型，能够自主学习图像的分布规律，创造出全新的、逼真的图像。本书将揭示这些模型的运作机制，理解它们如何从海量数据中提取特征，并进行创作。我们还将探讨计算机视觉在图像识别、物体检测、图像分割等方面的应用，以及这些能力如何被整合到艺术创作流程中，实现智能化的图像编辑和交互。这使得图像不再是被动呈现，而是能够“理解”和“回应”的。 四、创作的边界：超越现实的想象空间 数字技术为艺术家的想象力提供了无限的可能性，模糊了现实与虚幻的界限。 程序化生成艺术： 告别传统的“笔触”，艺术家可以通过编写程序来定义生成规则，让算法代替“创作”。本书将介绍程序化生成在纹理、模型、场景乃至整个艺术作品中的应用。我们将探讨如何利用算法设计美学，如何通过随机性和参数化来创造出充满惊喜的作品。这是一种“代码即画笔”的创作模式，将数学的逻辑美转化为视觉的诗篇。 虚拟现实与增强现实的沉浸式体验： 视觉艺术不再局限于二维平面。VR/AR技术将观众从旁观者转变为参与者，将数字内容融入真实世界或构建全新的虚拟空间。本书将探讨如何在这些环境中构建具有沉浸感的视觉体验，如何设计交互式的视觉元素，以及如何利用空间计算来创造前所未有的艺术形式。在这里，观众的每一次移动、每一次互动，都可能触发新的视觉叙事。 数据可视化与艺术的融合： 海量数据如何转化为直观、富有洞察力的视觉信息，并最终升华为艺术？本书将探讨数据可视化作为一种新兴的艺术语言。我们将理解如何将复杂的统计数据、科学模型、社会现象等，通过精妙的视觉设计进行呈现，赋予数据以生命和情感。这是一种用“数据之眼”看世界，并用“艺术之笔”描绘的独特方式。 五、结语：未来之像，由你定义 《光影叙事：数字艺术中的视觉密码》旨在激发读者对数字视觉世界的深度思考。它不仅揭示了当前数字艺术创作背后的技术逻辑和美学原理，更指引着未来的探索方向。在这个时代，每一个像素都可能蕴含着创意的火花，每一次算法的迭代都可能开启新的艺术篇章。希望通过本书的引导，读者能够以更广阔的视野、更深刻的理解，去探索、去创作，去解构那些“看不见的”视觉密码，最终用光与影，谱写属于自己的数字艺术传奇。

评分☆☆☆☆☆

读了《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》这本书，不得不说，它在计算机视觉领域的研究深度上确实给我留下了深刻的印象。书中的内容详实，不仅仅停留在概念的介绍，而是深入到了每一个算法背后的数学原理和实现细节。作者对于卷积神经网络（CNN）的讲解尤其到位，从最基础的AlexNet到更加复杂的ResNet、Inception等，每一个模型的演进逻辑都梳理得非常清晰。我特别欣赏书中对于模型优化的讨论，比如如何通过调整网络结构、使用正则化技术、优化损失函数等来提升模型的性能和泛化能力。书中还涉及到了数据增强的多种方法，这对于构建鲁棒性强的模型至关重要。对于我这种对计算机视觉充满好奇，又想深入了解其底层逻辑的学习者来说，这本书提供了一个坚实的基础。它引导我不仅仅是调用库函数，而是去理解每一个参数的意义，每一次计算的目的。这种深入的研究方法，让我对如何从零开始设计和训练一个高性能的计算机视觉模型有了更全面的认识，也为我未来在科研或工程中解决实际问题打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战部分是我最看重的一点。市面上很多深度学习的书籍，要么理论过于晦涩，要么代码示例过于简单，难以落地。但《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》在这方面做得非常出色。它提供了大量基于PyTorch的实际代码案例，覆盖了图像分类、目标检测、图像分割等多个核心计算机视觉任务。我尤其喜欢书中关于目标检测的章节，从Faster R-CNN到YOLO，每一个模型的实现都讲解得非常细致，代码可读性很高，并且作者还提供了相应的训练脚本和评估方法。通过跟着书中的代码一步步实践，我不仅学会了如何利用PyTorch构建这些复杂的模型，更重要的是，我学会了如何调试模型、分析训练过程中的问题，以及如何评估模型的性能。这种“边学边练”的方式，极大地提升了我的学习效率和动手能力。书中对于不同模型在不同任务上的优劣势分析也十分到位，帮助我能够根据实际需求选择最合适的模型。

评分☆☆☆☆☆

对于想要踏入计算机视觉领域的初学者，《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》无疑是一本非常友好的入门指南。它以一种循序渐进的方式，将复杂的深度学习概念和计算机视觉技术变得易于理解。书中从深度学习的基本原理讲起，然后逐步过渡到PyTorch框架的使用，再到具体到计算机视觉的各个应用方向。作者在解释概念时，采用了大量的图示和直观的类比，让抽象的理论变得生动形象。例如，在讲解卷积操作时，书中通过生动的插画演示了卷积核是如何在图像上滑动并提取特征的，这对我理解CNN的本质非常有帮助。即使你之前没有接触过PyTorch，书中的教程也能让你快速上手，掌握基本的张量操作、模型构建和训练流程。我觉得最棒的是，这本书并没有止步于基础，而是鼓励读者去探索更深层次的问题，比如如何处理不平衡数据集、如何进行模型迁移学习等，为进一步的学习打下了良好的基础。

评分☆☆☆☆☆

《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》这本书在内容编排上，给我一种“系统性”和“前瞻性”兼备的体验。它不像一些技术书籍那样碎片化，而是将计算机视觉的各个子领域有机地串联起来。从基础的图像处理原理，到各种神经网络架构的设计思想，再到具体的应用场景，每一部分都衔接得非常自然。我特别欣赏书中对一些前沿技术，如生成对抗网络（GAN）在图像生成方面的应用，以及Transformer在视觉领域的发展趋势的介绍。虽然这些内容可能对初学者来说稍显挑战，但作者的处理方式非常巧妙，既保留了技术的深度，又通过清晰的讲解和案例，让读者能够领略到这些技术的魅力。这本书不仅仅是教你如何实现，更是引导你去思考“为什么”和“如何做得更好”，这种思考方式对于在快速发展的AI领域保持竞争力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

阅读《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》这本书，我最大的感受是它提供的“解决问题的思路”而非仅仅是“代码的堆砌”。作者在讲解每一个技术点时，都深入分析了其背后的动机和面临的挑战。比如，在讲解目标检测算法时，书中详细阐述了不同算法在处理小目标、遮挡、密集物体等问题上的侧重点和改进方向。这种深入的分析让我能够理解，当我在实际项目中遇到类似问题时，应该从哪些角度去思考和寻找解决方案。书中对于模型评估指标的讲解也相当全面，包括准确率、召回率、mAP等，并且解释了它们在不同场景下的适用性。这对于我客观地衡量模型性能，并进行有针对性的调优非常有帮助。总而言之，这本书不是一本让你看完代码就能直接上线项目的“速成手册”，而是一本能够真正培养你的技术思维和解决实际问题的能力的“宝典”。