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徐光柱，雷帮军 著

图书标签:

• 目标检测
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• 计算机视觉
• 深度学习
• 算法原理
• 应用开发
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• 实时性
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店铺： 天启发行图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102208

商品编码：29891820322

包装：平装

出版时间：2015-04-01

基本信息

书名：实用性目标检测与跟踪算法原理及应用

定价：72.00元

作者：徐光柱,雷帮军

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787118102208

字数：

页码：164

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》从实时与实用两个角度，结合具体实例系统讲述了视觉目标检测与跟踪算法原理及应用。
　　在视觉目标检测部分，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》全面论述了AdaBoost算法原理、积分图及Haar-Like特征快速计算方法和Viola-Jones通用目标检测框架、梯度直方图、SVM原理、HOG与SVM相结合的目标检测框架，同时给出了这两类算法在人脸检测与行人检测中的应用实例及基于openCV的实现。在视觉目标跟踪部分，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》系统介绍了单目标跟踪算法的分类与现存问题及性能评价方法；详细论述了以压缩感知理论为背景的压缩跟踪算法原理及改进算法．并对其具体实现给出了细节分析；全面讲述了跟踪、学习及检测相结合的视觉目标跟踪算法的原理，并给出了其性能分析。后，从具体问题出发，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》详细说明了目标检测与跟踪算法在人眼区域检测与跟踪、多人脸检测与跟踪、交互式鱼体跟踪系统中的应用。
　　《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》内容丰富、案例典型，论述由浅入深、重点突出，理论与实例紧密结合，内容安排合理、可读性强。
　　《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》适用于计算机视觉相关方向的研究生和高年级本科生阅读，同时也可作为相关领域研究人员和目标检测与跟踪算法工程师的参考资料。

目录

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章 视频目标检测综述及Viola-Jones算法
1.1 目标检测技术综述
1.1.1 基于特征的目标检测
1.1.2 基于模板的目标检测
1.1.3 基于运动的目标检测
1.1.4 基于分类器的目标检测
1.2 基于Viola-Jones算法的视频目标检测原理分析
1.2.1 Haar-Like特征描述
1.2.2 积分图像
1.2.3 AdaBoost算法
1.2.4 级联分类器
1.3 基于Viola-Jones算法的人脸检测及其OpenCV实现
1.3.1 级联分类器的训练
1.3.2 实现人脸检测的OpenCV代码分析
参考文献

第2章 基于HOG-SVM算法的行人检测原理与实现
2.1 HOG特征提取
2.1.1 颜色空间标准化
2.1.2 计算图像梯度
2.1.3 空间和方向上的梯度统计
2.1.4 重叠Block特征的标准化
2.1.5 收集检测空间所有Block的HOG特征
2.2 SVM原理分析
2.2.1 SVM理论基础
2.2.2 线性SVM
2.2.3 非线性SVM
2.3 基于HOG-SVM算法的行人检测及其0penCV实现
2.3.1 行人检测器的训练
2.3.2 实现行人检测的OpenCV代码剖析
2.3.3 实验结果与分析
参考文献

第3章 视频目标跟踪技术综述
3.1 视频目标跟踪的应用领域
3.2 视频目标跟踪系统模块组成
3.2.1 目标描述
3.2.2 目标特征的选择
3.3 跟踪算法分类与举例
3.4 目标跟踪所面临的挑战问题
3.4.1 目前跟踪方法存在的问题
3.4.2 长时间目标跟踪
3.4.3 TLD算法
3.5 目标跟踪评测方法与数据集
3.5.1 评测方法
3.5.2 评测数据集
参考文献

第4章 CT算法的原理与实现及改进
4.1 相关理论基础介绍
4.1.1 朴素贝叶斯分类器
4.1.2 Haar-Like特征.
4.1.3 压缩感知理论
4.1.4 目标跟踪算法性能评价指标
4.2 CT算法原理及实现细节分析
4.2.1 CT算法的原理
4.2.2 CT算法实现步骤
4.2.3 CT算法的细节分析
4.2.4 CT算法的Matlab实现难点
4.3 基于局部区域相似度匹配的改进算法
4.3.1 区域选择
4.3.2 相似度计算
4.3.3 实验结果与分析
4.4 基于表观模型再匹配的改进算法
4.4.1 朴素贝叶斯分类器值的剖析
4.4.2 改进算法的实现
4.4.3 实验结果与分析
4.5 利用加权分块策略应对遮挡问题的目标跟踪改进算法
4.5.1 改进算法的实现
4.5.2 实验结果与分析
4.6 小结
参考文献

第5章 跟踪与检测及学习相结合的目标跟踪算法
5.1 TLD算法介绍
5.2 TLD中的跟踪算法
5.2.1 光流法简介
5.2.2 牛顿迭代法
5.2.3 经典光流法
5.2.4 金字塔LK光流法
5.2.5 光流法的应用
5.3 TLD中的目标检测算法
5.3.1 方差分类器
5.3.2 级联分类器
5.3.3 KNN分类器
5.4 实验结果及性能分析
5.4.1 TLD性能分析
5.4.2 P-N学习的性能分析
参考文献

第6章 目标检测与TLD算法的应用举例
6.1 人眼检测与跟踪
6.1.1 基于AdaBoost的人眼区域检测
6.1.2 基于尺度均衡策略的快速人脸检测
6.1.3基于TLD的人眼跟踪系统
6.1.4 实验结果与分析
6.2 多人脸目标跟踪
6.2.1 人脸目标检测
6.2.2 多人脸的标记与分离
6.2.3 多人脸跟踪
6.2.4 实验结果与分析
参考文献

第7章 基于压缩跟踪算法的交互式鱼体跟踪
7.1 计算鱼类游泳速度方法的选择
7.2 交互式视频跟踪
7.2.1 交互式视频跟踪算法的实现
7.2.2 目标样本再选择方法介绍
7.2.3 目标样本再选择方法实验结果分析
7.2.4 算法流程
7.2.5 交互式跟踪得到鱼头位置的数据
7.2.6 交互式视频跟踪技术的Matlab实现
7.3整鱼图像抠取算法
7.3.1 抠取整鱼图像的方法
7.3.2 抠取整鱼图像的实验结果
7.3.3 算法流程
7.3.4 抠取整鱼图像算法的Matlab实现
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《图像识别与场景理解：从基础到前沿》 本书籍并非《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》，而是《图像识别与场景理解：从基础到前沿》，旨在为读者提供一个系统、深入且兼具前瞻性的图像理解知识体系。 在信息爆炸的时代，视觉信息已成为人类感知世界、获取知识的重要途径。从智能手机上的照片分类，到自动驾驶汽车的感知系统，再到医疗影像的辅助诊断，图像识别与场景理解技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，并持续推动着人工智能领域的变革。然而，要真正驾驭这一强大的技术，并非仅仅掌握少数几个现成的工具或算法。它需要对底层原理的深刻理解，对不同技术路线的权衡分析，以及对未来发展趋势的敏锐洞察。 《图像识别与场景理解：从基础到前沿》正是为了满足这一需求而精心编撰。本书不同于市面上许多侧重于某一具体应用的图书，而是致力于构建一个全面、连贯的知识框架，带领读者从图像处理的基础概念出发，逐步深入到复杂的深度学习模型，并最终触及当前和未来研究的最前沿。我们力求以清晰的逻辑、严谨的论证和丰富的案例，帮助读者建立起扎实的理论基础，培养解决实际问题的能力，并激发探索更广阔技术疆域的兴趣。 第一部分：图像基础与传统方法的回顾与梳理 在深入探讨现代图像理解技术之前，建立对图像本质的理解至关重要。本书的开篇部分将从最基础的图像模型讲起，介绍像素、颜色空间、图像的数学表示等概念。随后，我们将对传统的图像处理技术进行系统性的回顾，这不仅是历史的积淀，更是理解现代算法的重要基石。 图像的数学表示与预处理： 从灰度图像、彩色图像的概念，到各种颜色空间（RGB, HSV, Lab等）的转换与应用。我们将深入讲解图像滤波（高斯滤波、中值滤波等）在降噪、平滑中的作用，以及边缘检测（Sobel, Canny等）在提取图像轮廓方面的原理。此外，形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）在图像分割、物体形态分析中的应用也将得到详尽阐述。 特征提取的经典方法： 在深度学习浪潮席卷之前，人工设计的特征提取方法是图像识别的核心。本书将详细介绍SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、HOG（方向梯度直方图）等经典特征提取算法的原理、计算流程及其在物体识别、图像匹配中的应用。读者将理解这些算法如何捕捉图像中的关键信息，以及它们在面对光照变化、尺度缩放等问题时的鲁棒性。 机器学习在图像分析中的早期探索： 在深度学习成为主流之前，SVM（支持向量机）、Adaboost等机器学习算法与上述特征提取方法相结合，构成了当时图像识别的主力军。本书将回顾这些方法的原理，并结合具体案例，说明它们如何用于图像分类、目标检测等任务。通过对这些方法的理解，读者能够更好地体会深度学习所带来的革命性突破。 第二部分：深度学习的基石：神经网络与卷积神经网络 深度学习的兴起彻底改变了图像理解的格局。本书的第二部分将带领读者走进深度学习的核心世界。 神经网络基础： 从最简单的感知机模型出发，循序渐进地介绍多层感知机（MLP）、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）、损失函数（MSE, Cross-entropy等）以及反向传播算法。我们将详细阐述梯度下降及其各种变种（SGD, Adam, RMSprop等）如何用于优化网络参数。 卷积神经网络（CNN）的革命： 卷积神经网络是图像识别领域最重要的里程碑之一。本书将以直观易懂的方式，深入剖析CNN的核心组件：卷积层、池化层（最大池化、平均池化）、全连接层。我们将详细讲解卷积核的工作原理、感受野的概念、以及不同类型的池化操作如何降低特征维度并提高模型的泛化能力。 经典CNN架构的解析： LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等一系列里程碑式的CNN架构将是本书的重点。我们将逐一解析这些架构的设计思想、创新之处以及它们如何不断推动着图像分类的准确率记录。读者将理解不同网络结构如何平衡模型的复杂度与性能，以及残差连接、Inception模块等技术为何如此有效。 训练深度神经网络的技巧与挑战： 训练深度神经网络并非易事。本书将探讨过拟合与欠拟合的现象，并介绍正则化技术（Dropout, L1/L2正则化）、批量归一化（Batch Normalization）等常用策略来提高模型的泛化能力。此外，优化器选择、学习率调度、数据增强等训练技巧也将得到详细介绍。 第三部分：迈向场景理解：目标检测、语义分割与实例分割 图像识别的最终目标不仅仅是识别图像中的物体，更是要理解图像中所包含的场景信息。本书的第三部分将聚焦于更复杂的场景理解任务。 目标检测的演进： 从早期的基于窗口的方法（如Viola-Jones）到两阶段检测器（R-CNN系列）和一阶段检测器（YOLO系列、SSD），本书将梳理目标检测算法的发展脉络。我们将深入讲解Anchor Box、RoI Pooling/Align、NMS（非极大值抑制）等关键技术，并分析不同算法在速度和精度上的权衡。 语义分割：像素级别的理解： 语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。我们将详细介绍全卷积网络（FCN）、U-Net、DeepLab等经典的语义分割模型，并讲解上采样（Upsampling）、反卷积（Deconvolution）等技术在恢复特征分辨率中的作用。 实例分割：区分同类物体： 实例分割是在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例。Mask R-CNN等开创性工作将在此得到深入剖析，读者将理解如何在目标检测的基础上生成精确的物体掩码。 场景解析与关系推理： 除了基本的分割任务，本书还将探讨更高级的场景理解技术，如场景分类、物体关系推理、场景图的构建等。这些技术能够帮助我们理解图像中物体之间的相互作用，从而更全面地把握场景的含义。 第四部分：前沿探索与未来展望 技术的发展永无止境，本书的最后一大部分将带领读者探索图像理解领域的最新研究方向和未来发展趋势。 Transformer在视觉领域的应用： 随着Transformer在自然语言处理领域的巨大成功，其在视觉任务中的应用也日益广泛。我们将介绍Vision Transformer（ViT）、Swin Transformer等模型，分析它们如何利用自注意力机制处理图像信息，并探讨其在图像分类、目标检测、分割等任务上的潜力。 生成对抗网络（GANs）与图像生成： GANs在图像生成、风格迁移、超分辨率等领域取得了令人瞩目的成就。本书将介绍GANs的基本原理、判别器与生成器的对抗过程，并探讨StyleGAN、CycleGAN等代表性模型。 自监督学习与少样本学习： 在标注数据稀缺的背景下，自监督学习和少样本学习成为解决数据瓶颈的关键。我们将介绍对比学习（Contrastive Learning）、掩码自编码器（MAE）等自监督学习方法，以及如何在极少量标注数据下训练出高性能的模型。 多模态融合： 将视觉信息与文本、语音等其他模态信息进行融合，是实现更智能AI的关键。本书将探讨CLIP、ALIGN等模型，以及如何利用多模态信息提升图像理解和生成的能力。 可解释性与鲁棒性： 随着AI应用的深入，模型的可解释性和鲁棒性变得尤为重要。本书将介绍一些提高模型可解释性的方法（如CAM, Grad-CAM），以及如何增强模型在对抗样本下的鲁棒性。 《图像识别与场景理解：从基础到前沿》并非一本简单堆砌算法的工具书，它更像是一位循循善诱的向导，带领读者穿越图像理解的浩瀚星河。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能够掌握图像识别与场景理解的核心技术，更能建立起独立思考、解决复杂问题的能力，为未来的学习和研究打下坚实的基础。无论您是计算机视觉领域的初学者，还是希望深化自身理解的研究者，本书都将是您不可或缺的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

拿起这本书，我首先被它那种“实在”的气质所吸引。没有华丽的辞藻，也没有夸张的宣传，只有厚重的书本和“实用性”这个承诺。作为一名在算法领域摸爬滚打多年的从业者，我深知理论的枯燥和实践的艰辛。很多时候，我们需要的不是更多更复杂的模型，而是能够真正解决实际问题的、经过验证的、可落地的方法。这本书的名字精准地击中了我的痛点。我迫切地希望它能为我揭示目标检测和跟踪算法的“秘密”，尤其是在“原理”和“应用”这两个层面上。我非常想知道，书中是否会详细剖析那些经典和前沿的目标检测模型，例如，它如何解释Anchor-based和Anchor-free方法的区别？如何深入浅出地讲解FPN（特征金字塔网络）在提升多尺度目标检测能力上的作用？我对书中关于各种后处理技术，如NMS（非极大值抑制）的变种和优化，以及它们在实际部署中的考量非常感兴趣。在目标跟踪方面，我希望它能系统地介绍从传统的滤波方法（如卡尔曼滤波）到现代的深度学习跟踪方法（如Siamese网络、Transformer-based跟踪器）的演进。特别是，对于如何在复杂背景下，面对目标遮挡、尺度变化、以及光照变化等问题时，保持跟踪的鲁棒性，我希望能从中找到答案。书中是否有针对多目标跟踪（MOT）的算法介绍，以及如何处理ID切换（ID Switch）等难题的方案？我期待的是那种能够让我举一反三、触类旁通的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

初见此书，最直观的感受就是其“脚踏实地”的风格。书名《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》就如同一个明确的承诺，它告诉我，这本书不是空谈理论，而是要深入到实际问题的解决。这正是我作为一名多年从事计算机视觉开发人员所迫切需要的。我深知，很多时候，我们在项目中遇到的瓶颈，并不是因为缺乏新颖的算法，而是因为对现有经典算法的理解不够深入，或者在工程实现细节上存在疏漏。因此，我非常期待这本书能在目标检测部分，系统地梳理从传统方法到深度学习方法的演进逻辑，并着重讲解那些影响深远的模型。例如，书中是否会详细阐述R-CNN系列如何通过引入区域提议网络（RPN）来提升效率？它又是如何解析YOLO和SSD等单阶段检测器在速度和精度上的取舍？我尤其关注书中对特征金字塔网络（FPN）在处理多尺度目标检测时的作用的讲解，以及对各种损失函数和评估指标的深入分析。在目标跟踪领域，我也希望能看到类似的系统性讲解。从卡尔曼滤波、粒子滤波等经典方法，到SORT、DeepSORT等基于深度学习的现代跟踪算法，我期待书中能够清晰地解释它们各自的原理、优势以及在面对实际挑战（如目标遮挡、外观变化、尺度变化）时的应对策略。如果书中能包含一些实际项目中的案例分析，或者针对特定应用场景（如视频监控、自动驾驶）的算法选型建议，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先映入眼帘的就是那厚重且质朴的封面，没有花哨的设计，却透着一股沉甸甸的专业感。翻开目录，看到“目标检测”和“目标跟踪”这两个核心章节，心中便涌起一股踏实感。我一直觉得，要把一个技术学明白，就得从“为什么”开始。这本书的书名“实用性”三个字，让我对它抱有很高的期望，希望能从中找到那些真正能在实际项目中落地、解决痛点的技术和思路。我非常期待书中在目标检测部分，能对我接触过的各种算法有一个清晰的脉络梳理。比如，它是否能帮助我理解为什么像Faster R-CNN这样的两阶段检测器精度高，但速度较慢？而YOLO系列又是如何通过单阶段检测在速度上取得突破？书中是否会深入讲解这些模型是如何处理不同尺度的目标，比如使用特征金字塔网络（FPN）的原理和优势？我更关心的是，在实际应用中，当我们在面对特定场景（例如，监控视频中的行人检测，或者自动驾驶中的车辆检测）时，应该如何选择最合适的检测器？书中是否会提供一些指导性的建议，或者通过案例分析来展示不同算法的应用场景和效果？此外，对于目标跟踪，我也希望能看到从经典算法到现代方法的完整介绍，比如卡尔曼滤波在跟踪中的作用，以及更高级的如SORT、DeepSORT等算法是如何结合检测信息和外观信息来提高跟踪稳定性的。我希望书中能详细解释这些算法在处理目标丢失、重叠、以及外观剧烈变化时的应对策略。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，被它扎实的命名吸引住了。《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》，单看书名就给人一种“靠谱”的感觉，仿佛是终于找到了那个能解决实际问题、避免走弯路的神器。我一直对计算机视觉中的目标检测和跟踪领域抱有浓厚的兴趣，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么过于碎片化，要么就是代码实现讲解得云里雾里。有时候，你只需要一本真正能“上手”的书，它能告诉你为什么这样做，怎么做得更好，以及在真实场景下可能会遇到哪些坑。这本书的名字给我的第一印象就是，它能填补这个空白。我期待它能从最基础的原理讲起，而不是直接跳到复杂的模型。例如，在目标检测方面，我想了解那些经典的算法，比如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等等，它们的演进过程是怎样的？为什么它们能从早期方法的瓶颈中突破出来？更重要的是，书中是否会详细解释这些算法的核心思想，比如区域提议、锚框、特征金字塔网络、非极大值抑制等等，这些概念的数学推导是否清晰？我特别希望能够看到对不同算法优劣势的深入分析，比如在速度和精度之间如何权衡，在不同复杂场景下（如小目标检测、遮挡目标检测、密集目标检测）的适应性如何。对于跟踪算法，我也希望能看到类似的循序渐进的讲解，从卡尔曼滤波、粒子滤波这些基础方法，到SORT、DeepSORT、以及更前沿的基于Transformer的跟踪器。理解它们如何处理目标的外观变化、尺度变化、以及短时或长时遮挡，这对我来说至关重要。我希望书中不会仅仅罗列算法，而是能够深入浅出地剖析其背后的数学原理和工程实现细节。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上“实用性”三个字，对我而言，简直是雪中送炭。我是一名在工作中需要经常接触目标检测和跟踪算法的工程师，常常会遇到这样的情况：看了很多论文，了解了很多高大上的模型，但真到了项目里，却不知道该如何下手，或者效果总是不尽如人意。很多书籍要么堆砌公式，要么只给出代码片段，很少有能把原理、实现、以及实际应用中的考量讲透的。我希望这本书能够成为我手中的“武功秘籍”，能够让我真正理解“为什么”要这么做，而不是仅仅停留在“怎么做”。在目标检测方面，我特别希望它能深入讲解各种算法的演进历程，比如从早期的基于滑动窗口的方法，到R-CNN系列，再到YOLO和SSD，它们各自解决了什么问题，又引入了什么新的挑战。书中对Anchor Box机制、IoU计算、以及各种损失函数的解释是否足够详细和易懂？我非常期待能够看到书中对不同检测器在精度、速度、内存占用等方面的权衡分析，以及在面对不同类型数据（如低分辨率图像、光照变化大的场景、目标尺度差异大的情况）时的适用性。在目标跟踪方面，我也希望它能从基础的匹配算法讲起，逐步深入到基于深度学习的跟踪方法，比如如何利用CNN提取目标特征，以及如何将这些特征用于跟踪。书中是否会涉及多目标跟踪（MOT）中的难点，比如ID Switch（ID切换）问题？我希望它能提供一些有效的解决方案和评估指标的介绍，让我能够更好地理解和应用这些算法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，直接点出了我的需求——“实用性”。在算法的世界里，尤其是计算机视觉领域，理论总是显得那么高深莫测，而真正能落地、解决实际问题的技术，却往往需要花费大量的时间和精力去摸索。我希望这本书能够成为我探索目标检测与跟踪算法的一盏明灯。在目标检测方面，我期待它能够系统地介绍从传统到现代的各种检测器。比如，它是否能深入讲解R-CNN系列是如何引入区域提议网络的，以及YOLO和SSD等单阶段检测器是如何在速度和精度之间取得平衡的？我非常想了解书中关于Anchor Box机制的详尽解释，以及它在处理不同尺度目标时的策略。更重要的是，我希望书中能够提供一些关于如何在特定应用场景（例如，安防监控、自动驾驶、工业质检）下选择和优化检测算法的指导。在目标跟踪方面，我也希望能看到一个全面且深入的介绍。从基础的卡尔曼滤波、粒子滤波，到近几年非常流行的基于深度学习的跟踪器，我期待书中能清晰地阐述它们的工作原理，以及如何处理目标遮挡、外观变化、相似目标区分等复杂问题。我希望书中不仅能讲解算法本身，还能提供一些实用的建议，比如如何评估跟踪性能，以及如何处理ID切换等常见难题。

评分☆☆☆☆☆

我之所以选择这本书，完全是被它书名中“实用性”三个字所吸引。在当前算法更新迭代如此之快的时代，很多技术资料都倾向于介绍最新的、最炫酷的模型，但却常常忽略了那些经过时间考验、在实际项目中依然表现出色的经典算法。我更需要的是那种能够扎根于实际应用、帮助我解决眼前问题的“工具书”。我希望这本书在目标检测部分，能够对我接触过的各种算法进行一次“乾坤大挪移”，让我能清晰地看到它们之间的演进关系和技术脉络。比如，它是否能深入浅出地讲解Faster R-CNN、YOLO、SSD等主流模型的内部结构和核心思想？我对它们在特征提取、锚点机制（Anchor Box）、损失函数设计等方面的细节非常感兴趣。书中是否会提供一些关于如何根据具体应用场景（例如，对速度要求极高，还是对精度要求极严苛）来选择和调整算法的实用建议？在目标跟踪领域，我也希望能得到系统的指导。我希望它能从基础的卡尔曼滤波、粒子滤波讲起，逐步过渡到基于深度学习的跟踪方法，并详细解释这些方法是如何应对目标遮挡、尺度变化、以及ID切换等常见挑战的。我期待的不仅仅是算法的原理介绍，更是能够从中学习到如何将这些算法有效地部署到实际项目中，并解决在实际运行中可能遇到的各种问题。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，一股浓厚的“技术手册”气息扑面而来。书名中的“实用性”字样，更是让我眼前一亮，这正是我在日常工作中经常需要寻找的那种“硬核”内容。我长期以来对目标检测和跟踪算法的实际应用抱有浓厚兴趣，但很多书籍要么过于学术化，要么零散不成体系，很难直接迁移到实际项目中。我希望这本书能够填补这个空白，提供一份清晰、系统、且贴近实战的指南。在目标检测部分，我期待书中能够深入剖析不同算法的内在逻辑，例如，它是否会详细解释Faster R-CNN等两阶段检测器如何通过区域建议和精细分类来提高精度？而YOLO系列又是如何通过端到端的回归实现高效检测？我对书中关于Anchor Box的使用策略、IoU阈值的选择、以及各种数据增强技术在提升模型鲁棒性方面的作用非常感兴趣。此外，书中是否会涉及如何根据具体应用场景（如低光照、小目标、密集目标）来调整和优化检测器？在目标跟踪领域，我也希望能看到从基础到前沿的系统梳理。比如，卡尔曼滤波在跟踪中的基本原理和应用，以及如何结合外观特征（如CNN提取的特征）来提高跟踪的准确性和稳定性。对于多目标跟踪（MOT）中的ID切换问题，我非常希望能从中找到行之有效的解决方案和实用的技术建议。

评分☆☆☆☆☆

这本书，光是看到书名，就让人觉得“靠谱”。《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》，这几个字仿佛是在对我说：“别再迷茫了，这里有你要的答案！”作为一名在算法领域摸爬滚打多年的技术人员，我深知理论与实践之间的鸿沟。很多时候，我们学到的算法，在实验室里表现优异，但一到实际项目中，就各种问题层出不穷。这本书的“实用性”承诺，正是吸引我的地方。我希望它能为我深入讲解目标检测中的各种经典和前沿算法。例如，书中是否会详细阐述Faster R-CNN、YOLO、SSD等模型的原理，并对比它们的优缺点？我特别想知道，对于不同尺度的目标，这些算法是如何进行处理的？例如，特征金字塔网络（FPN）的作用和实现细节。同时，我也非常关注书中在实际应用中的一些“工程”考量，比如，如何进行模型压缩、如何优化推理速度、以及如何处理在真实场景中遇到的各种挑战（如遮挡、光照变化）。在目标跟踪部分，我也希望能看到一个清晰的脉络。从基础的卡尔曼滤波、粒子滤波，到基于深度学习的跟踪方法，我希望书中能深入解释它们如何处理目标丢失、目标重识别、以及ID切换等难题。我期待的不是简单的算法堆砌，而是能够让我理解“为什么”这样设计，以及“如何”更好地应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书，单看书名就有一种“解决问题”的导向。我一直觉得，算法的学习，最终还是要回归到“应用”层面。很多时候，我们学到的算法，在理论上非常完美，但在实际项目中，却总是会遇到各种各样意想不到的问题。这本书的“实用性”三个字，恰好是我在寻找的。我期待它能够从原理上深入浅出地讲解目标检测的各种经典方法，例如，它是否能详细解释Faster R-CNN、YOLO、SSD等模型的核心思想？我对它们在特征提取、区域提议、分类回归等方面的具体实现细节非常感兴趣。书中是否会包含对Anchor Box机制的深入分析，以及它在解决不同尺度目标检测上的优缺点？我更关心的是，在实际应用中，如何根据具体场景（例如，实时性要求、精度要求、硬件资源限制）来选择和优化这些算法。在目标跟踪方面，我也希望能看到从基础到前沿的系统介绍。例如，它是否能清晰地解释卡尔曼滤波在目标状态估计中的作用？对于像DeepSORT这样的方法，书中是否会深入分析其如何利用外观信息来提高跟踪的鲁棒性？我特别希望书中能讨论在处理目标遮挡、相似目标区分、以及ID切换等棘手问题时，有哪些有效的策略和算法。我希望这本书能够提供足够的代码示例或者伪代码，让我能够更容易地理解和复现算法，从而真正地将其应用到我的工作中。