計算機視覺：模型、學習和推理 計算機與互聯網 書籍|6019639 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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英 普林斯Prince，J D 著，苗啓廣 譯

圖書標籤:

• 計算機視覺
• 機器學習
• 深度學習
• 圖像處理
• 模式識彆
• 人工智能
• 算法
• 模型
• 推理
• 技術

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111516828

商品編碼：13487834816

叢書名： 計算機科學叢書

齣版時間：2017-06-01

書[0名0]：	計算機視覺：模型、[0學0]習和推理|6019639
圖書定價：	119元
圖書作者：	（英）普林斯（Prince;J. D.）
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2017/6/1 0:00:00
ISBN號：	9787111516828
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

作者簡介

譯者簡介 苗啓廣西安電子科技[0大0][0學0]計算機[0學0]院教授、博士生導師，2012年入選“教育部新世紀[0優0]秀人纔支持計劃”。中[0國0]計算機[0學0][0會0]CCF理事，陝西省計算機[0學0][0會0]理事，陝西省[0大0]數據與雲計算産業聯盟理事，CCF計算機視覺專委[0會0]委員，CCF人工智能與模式識彆專委[0會0]委員，CCF青年工作委員[0會0]委員，CCF YOCSEF主席(2017～2018)，教育部工程專業認證協[0會0]計算機分委[0會0]工程專業認證專傢。2005年12月獲西安電子科技[0大0][0學0]計算機應用技術博士[0學0]位，2014年在美[0國0]做高訪，主要從事計算機視覺與機器[0學0]習、[0大0]數據分析以及高性能計算方麵的研究。主持在研和完成[0國0]傢自然科[0學0]基金、[0國0]防預先研究項目、[0國0]防863和武器裝備基金項目20餘項。 2008/2011/2014年分彆獲西安電子科技[0大0][0學0]“十佳師德標兵”稱號。近年來，在IEEE TNNLS、TEC、TIP、TGRS、AAAI、軟件[0學0]報、計算機[0學0]報等[0國0]內外重要[0學0]術期刊及[0國0]際[0會0]議上發錶SCI/EI收錄論文70餘篇。擔任2015年CCF [0首0]屆中[0國0]計算機視覺[0大0][0會0]程序委員[0會0]主席、2011年CCF [0首0]屆青年精英[0大0][0會0]組委[0會0]主席。Journal of Industrial Mathematics、中[0國0]計算機[0學0][0會0]通訊（CCCF）、物聯網技術等[0國0]內外期刊編委，教育部[0國0]傢科[0學0]技術奬[0評0]審專傢, [0國0]防基礎科研[0評0]審專傢。先後獲省部級奬2項。 劉凱西安電子科技[0大0][0學0]計算機[0學0]院教授，博士生導師，陝西省圖像圖形[0學0][0會0]理事，中[0國0]儀器儀錶[0學0][0會0]空間儀器分[0會0]理事。主要研究[0領0]域包括圖像視頻壓縮編碼、圖像識彆以及視頻跟蹤。主持和參加瞭[0國0]傢自然科[0學0]基金、高分辨率對地觀測重[0大0]專項、探月工程以及多項橫嚮閤作項目。發錶30多篇[0學0]術論文，獲得10餘項發明專利。 孔韋韋博士後，碩士生導師，西安郵電[0大0][0學0]副教授。現為IEEE[0會0]員，IEICE[0會0]員，韓[0國0]AISS協[0會0]編委，中[0國0]計算機[0學0][0會0][0會0]員，陝西省計算機[0學0][0會0]人工智能與模式識彆專業委員[0會0]委員，主要研究[0領0]域為圖像智能信息融閤、入侵檢測等。主持和參與瞭[0國0]傢自然科[0學0]基金、信息保障技術重點實驗室開放基金課題，以及全[0國0]博士後特彆資助項目、全[0國0]博士後基金麵上項目一等資助、全軍[0學0]位與研究生教育研討[0會0]專項研究、陝西省自然科[0學0]基金項目等10餘項課題。以作者在SCI源期刊（如中[0國0]科[0學0]（F輯 信息科[0學0]）（英文版）、IET Image Processing、IET Signal Processing、Optical Engineering、IET Electronics Letters、Infrared Physics & Tech[0no0]logy等雜誌）上發錶論文近20篇，獲2012年度IET[0學0]術協[0會0][0優0]秀[0學0]術論文成果奬，以申請人申請發明專利2項，齣版專著1部（完成人）、參與編寫著作1部（[0第0]三完成人），並擔任多個SCI源期刊的特約審稿人。 許鵬飛西北[0大0][0學0]信息科[0學0]與技術[0學0]院講師，2014年獲西安電子科技[0大0][0學0]計算機應用技術博士[0學0]位。主要研究方嚮是模式識彆、數字圖像處理。目前已在IEEE T Image Processing、Neurocomputing、JVCI、IET Image Processing、Integrative Zoology、Optics Communication、MTAP、電子[0學0]報、CIS等[0國0]際與[0國0]內期刊和[0會0]議上發錶10餘篇[0學0]術論文。獲2014年西安市科[0學0]技術奬三等奬。主持和參與瞭[0國0]傢自然科[0學0]基金、[0國0]防預先研究項目、西北[0大0][0學0]科[0學0]研究基金資助項目等。獲得10餘項[0國0]傢發明專利。

內容簡介

本書是一本從機器[0學0]習視角講解計算機視覺的[0優0]秀教材，主要講述計算機視覺中模型、[0學0]習和推理三個方麵的內容，揭示計算機視覺研究中 “模型”和“算[0法0]”之間的區彆，並且對每一種新的視覺算[0法0]提齣新的見解。本書圖文並茂，算[0法0]描述由淺入深，主要包括概率、機器視覺的機器[0學0]習、局部模型的連接、圖像預處理、幾何模型、視覺模型等方麵的內容，適閤作為高年級本科生或研究生的計算機視覺和機器[0學0]習教材，也可供計算機視覺方麵的專業人士參考。

目錄

譯者序 譯者簡介 序 前言 [0第0]1章緒論1 1.1本書結構2 1.2其他書籍4 部分概率 [0第0]2章概率概述6 2.1隨機變量6 2.2聯閤概率7 2.3邊緣化7 2.4條件概率8 2.5貝葉斯公式9 2.6[0獨0]立性9 2.7期望10 討論10 備注11 習題11 [0第0]3章常用概率分布12 3.1伯努利分布13 3.2貝塔分布13 3.3分類分布14 3.4狄利剋雷分布14 3.5一元正態分布15 3.6正態逆伽馬分布15 3.7多元正態分布16 3.8正態逆維希特分布16 3.9共軛性17 總結18 備注18 習題18 [0第0]4章擬閤概率模型21 4.1[0大0]似然[0法0]21 4.2[0大0]後驗[0法0]21 4.3貝葉斯方[0法0]22 4.4算例1：一元正態分布22 4.4.1[0大0]似然估計22 4.4.2[0大0]後驗估計24 4.4.3貝葉斯方[0法0]26 4.5算例2：分類分布28 4.5.1[0大0]似然[0法0]28 4.5.2[0大0]後驗[0法0]29 4.5.3貝葉斯方[0法0]30 總結31 備注31 習題32 [0第0]5章正態分布34 5.1協方差矩陣的形式34 5.2協方差分解35 5.3變量的綫性變換36 5.4邊緣分布36 5.5條件分布37 5.6正態分布的乘積38 5.7變量改變38 總結38 備注39 習題39 [0第0]二部分機器視覺的機器[0學0]習 [0第0]6章視覺[0學0]習和推理42 6.1計算機視覺問題42 6.2模型的種類42 6.2.1判彆模型43 6.2.2生成模型43 6.3示例1：迴歸43 6.3.1判彆模型44 6.3.2生成模型44 6.4示例2：二值分類46 6.4.1判彆模型46 6.4.2生成模型46 6.5應該用哪種模型48 6.6應用49 6.6.1皮膚檢測49 6.6.2背景差分50 總結51 備注51 習題52 [0第0]7章復雜數據密度建模54 7.1正態分類模型54 7.2隱變量56 7.3期望[0大0]化57 7.4混閤高斯模型58 7.4.1混閤高斯邊緣化59 7.4.2基於期望[0大0]化的混閤模型擬閤59 7.5t分布63 7.5.1[0學0]生t分布邊緣化64 7.5.2擬閤t分布的期望[0大0]化65 7.6因子分析67 7.6.1因子分析的邊緣分布68 7.6.2因子分析[0學0]習的期望[0大0]化68 7.7組閤模型71 7.8期望[0大0]化算[0法0]的細節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應用75 7.9.1人臉檢測75 7.9.2目標識彆76 7.9.3分割77 7.9.4正臉識彆78 7.9.5改變人臉姿態（迴歸）78 7.9.6作為隱變量的變換79 總結80 備注80 習題81 [0第0]8章迴歸模型82 8.1綫性迴歸82 8.1.1[0學0]習83 8.1.2綫性迴歸模型的問題83 8.2貝葉斯綫性迴歸84 8.2.1實際考慮85 8.2.2擬閤方差86 8.3非綫性迴歸87 8.3.1[0大0]似然[0法0]87 8.3.2貝葉斯非綫性迴歸89 8.4核與核技巧89 8.5高斯過程迴歸90 8.6稀疏綫性迴歸91 8.7二元綫性迴歸93 8.8相關嚮量迴歸95 8.9多變量數據迴歸96 8.10應用96 8.10.1人體姿勢估計96 8.10.2位移專傢97 討論98 備注98 習題98 [0第0]9章分類模型100 9.1邏輯迴歸100 9.1.1[0學0]習:[0大0]似然估計102 9.1.2邏輯迴歸模型的問題103 9.2貝葉斯邏輯迴歸104 9.2.1[0學0]習104 9.2.2推理106 9.3非綫性邏輯迴歸107 9.4對偶邏輯迴歸模型108 9.5核邏輯迴歸110 9.6相關嚮量分類111 9.7增量擬閤和boosting113 9.8分類樹116 9.9多分類邏輯迴歸117 9.10隨機樹、隨機森林和隨機蕨分類器118 9.11與非概率模型的聯係119 9.12應用120 9.12.1性彆分類120 9.12.2臉部和行人檢測121 9.12.3語義分割122 9.12.4恢復錶麵布局123 9.12.5人體部位識彆124 討論125 備注125 習題127 [0第0]三部分連接局部模型 [0第0]10章圖模型130 10.1條件[0獨0]立性130 10.2有嚮圖模型131 10.2.1示例1132 10.2.2示例2132 10.2.3示例3133 10.2.4總結134 10.3無嚮圖模型134 10.3.1示例1135 10.3.2示例2136 10.4有嚮圖模型與無嚮圖模型的對比136 10.5計算機視覺中的圖模型137 10.6含有多個未[0知0]量的模型推理139 10.6.1求[0大0]後驗概率的解139 10.6.2求後驗概率分布的邊緣分布139 10.6.3[0大0]化邊緣140 10.6.4後驗分布的采樣140 10.7樣本采樣140 10.7.1有嚮圖模型的采樣141 10.7.2無嚮圖模型的采樣141 10.8[0學0]習142 10.8.1有嚮圖模型的[0學0]習142 10.8.2無嚮圖模型的[0學0]習143 討論145 備注145 習題145 [0第0]11章鏈式模型和樹模型147 11.1鏈式模型148 11.1.1有嚮鏈式模型148 11.1.2無嚮鏈式模型148 11.1.3模型的等價性148 11.1.4隱馬爾可夫模型在手語中的應用149 11.2鏈式MAP推理149 11.3樹的MAP推理152 11.4鏈式邊緣後驗推理155 11.4.1求解邊緣分布155 11.4.2前嚮後嚮算[0法0]156 11.4.3置信傳播157 11.4.4鏈式模型的和積算[0法0]158 11.5樹的邊緣後驗推理160 11.6鏈式模型和樹模型的[0學0]習161 11.7鏈式模型和樹模型之外的東西161 11.8應用163 11.8.1手勢跟蹤163 11.8.2立體視覺164 11.8.3形象化結構166 11.8.4分割167 討論167 備注168 習題169 [0第0]12章網格模型172 12.1馬爾可夫隨機場172 12.1.1網格示例173 12.1.2離散成對MRF圖像去噪174 12.2二值成對馬爾可夫隨機場的MAP推理175 12.2.1[0大0]流/小割176 12.2.2MAP推理：二值變量177 12.3多標簽成對MRF的MAP推理182 12.4非凸勢的多標簽MRF186 12.5條件隨機場189 12.6高階模型190 12.7網格有嚮模型190 12.8應用191 12.8.1背景差分191 12.8.2交互式分割192 12.8.3立體視覺193 12.8.4圖像重排193 12.8.5[0超0]分辨率195 12.8.6紋理閤成196 12.8.7閤成新麵孔197 討論198 備注198 習題200 [0第0]四部分預處理 [0第0]13章圖像預處理與特徵提取204 13.1逐像素變換204 13.1.1白化204 13.1.2直方圖均衡化205 13.1.3綫性濾波206 13.1.4局部二值模式210 13.1.5紋理基元映射211 13.2邊緣、角點和興趣點212 13.2.1Canny邊緣檢測器212 13.2.2Harris角點檢測器214 13.2.3SIFT檢測器215 13.3描述子216 13.3.1直方圖216 13.3.2SIFT描述子216 13.3.3方嚮梯度直方圖217 13.3.4詞袋描述子218 13.3.5形狀內容描述子218 13.4降維219 13.4.1單數值近似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 結論223 備注223 習題224 [0第0]五部分幾何模型 [0第0]14章針孔攝像機228 14.1針孔攝像機簡介228 14.1.1歸一化攝像機229 14.1.2焦距參數230 14.1.3偏移量和偏移參數230 14.1.4攝像機的位置與方嚮231 14.1.5全針孔攝像機模型232 14.1.6徑嚮畸變232 14.2三個幾何問題233 14.2.1問題1：[0學0]習外在參數233 14.2.2問題2：[0學0]習內在參數234 14.2.3問題3：推理3D世界點235 14.2.4解決問題235 14.3齊次坐標236 14.4[0學0]習外在參數237 14.5[0學0]習內在參數239 14.6推理3D世界點240 14.7應用241 14.7.1結構光的深度241 14.7.2剪影重構243 討論245 備注245 習題246 [0第0]15章變換模型249 15.1二維變換模型249 15.1.1歐氏變換模型249 15.1.2相似變換模型251 15.1.3仿射變換模型252 15.1.4投影變換模型252 15.1.5增加不確定性254 15.2變換模型中的[0學0]習255 15.2.1[0學0]習歐氏參數255 15.2.2[0學0]習相似參數256 15.2.3[0學0]習仿射參數256 15.2.4[0學0]習投影參數257 15.3變換模型中的推理258 15.4平麵的三個幾何問題258 15.4.1問題1：[0學0]習外在參數258 15.4.2問題2：[0學0]習內在參數260 15.4.3問題3：與攝像機相關的3D位置推理261 15.5圖像間的變換261 15.5.1單應性的幾何特徵262 15.5.2計算圖像間的變換263 15.6變換的魯棒[0學0]習264 15.6.1RANSAC264 15.6.2連續RANSAC265 15.6.3PEaRL266 15.7應用268 15.7.1增強現實追蹤268 15.7.2視覺全景269 討論270 備注270 習題271 [0第0]16章多攝像機係統273 16.1[0[0雙0]0]視圖幾何[0學0]理論273 16.1.1[0極0]綫約束274 16.1.2[0極0]點274 16.2實矩陣275 16.2.1實矩陣的屬性276 16.2.2實矩陣的分解277 16.3基礎矩陣279 16.3.1基礎矩陣的估計279 16.3.28點算[0法0]280 16.4[0[0雙0]0]視圖重構的流程281 16.5校正284 16.5.1平麵校正284 16.5.2[0極0]麵校正286 16.5.3校正後處理287 16.6多視圖重構287 16.7應用290 16.7.1三維重構290 16.7.2圖片瀏覽291 16.7.3立體圖割292 討論293 備注293 習題294 [0第0]六部分視覺模型 [0第0]17章形狀模型298 17.1形狀及其錶示298 17.2snake模型299 17.2.1推理301 17.2.2snake模型中存在的問題301 17.3形狀模闆302 17.3.1推理303 17.3.2用迭代近點算[0法0]進行推理304 17.4統計形狀模型304 17.4.1[0學0]習305 17.4.2推理306 17.5子空間形狀模型306 17.5.1概率主成分分析307 17.5.2[0學0]習308 17.5.3推理309 17.6三維形狀模型311 17.7形狀和外觀的統計模型311 17.7.1[0學0]習313 17.7.2推理314 17.8非高斯統計形狀模型315 17.8.1迴歸PPCA315 17.8.2高斯過程隱變量模型316 17.9鉸接式模型317 17.10應用319 17.10.1三維形變模型319 17.10.2三維人體模型321 討論322 備注322 習題324 [0第0]18章身份與方式模型326 18.1子空間身份模型328 18.1.1[0學0]習329 18.1.2推理331 18.1.3在其他識彆任務中的推理332 18.1.4身份子空間模型的局限性333 18.2概率綫性判彆分析334 18.2.1[0學0]習335 18.2.2推理335 18.3非綫性身份模型336 18.4非對稱[0[0雙0]0]綫性模型337 18.4.1[0學0]習339 18.4.2推理339 18.5對稱[0[0雙0]0]綫性和多綫性模型341 18.5.1[0學0]習342 18.5.2推理343 18.5.3多綫性模型344 18.6應用344 18.6.1人臉識彆344 18.6.2紋理建模345 18.6.3動畫閤成346 討論346 備注346 習題348 [0第0]19章時序模型349 19.1時序估計框架349 19.1.1推理350 19.1.2[0學0]習350 19.2卡爾曼濾波器351 19.2.1推理351 19.2.2改寫測量閤並階段352 19.2.3推理總結353 19.2.4示例1353 19.2.5示例2354 19.2.6濾波355 19.2.7時序和測量模型356 19.2.8卡爾曼濾波器的問題358 19.3擴展卡爾曼濾波器358 19.4無損卡爾曼濾波器360 19.4.1狀態演化361 19.4.2測量閤並過程362 19.5粒子濾波363 19.5.1時間演化364 19.5.2測量閤並364 19.5.3擴展366 19.6應用366 19.6.1行人跟蹤366 19.6.2單目的即時定位與地圖構建366 19.6.3在復雜背景中跟蹤輪廓綫367 討論369 備注369 習題370 [0第0]20章視覺詞模型372 20.1視覺詞集閤的圖像372 20.2詞袋373 20.2.1[0學0]習374 20.2.2推理374 20.2.3詞袋模型的相關問題375 20.3隱狄利剋雷分布376 20.3.1[0學0]習377 20.3.2非監督物體檢測379 20.4單一創作主題模型380 20.4.1[0學0]習381 20.4.2推理382 20.5星座模型382 20.5.1[0學0]習383 20.5.2推理385 20.6場景模型385 20.7應用386 20.7.1視頻搜索386 20.7.2行為識彆387 討論388 備注389 習題389 [0第0]七部分附錄 附錄A符號說明392 附錄B[0優0]化394 附錄C綫性代數402 參考文獻413

《數字世界探索：算法、智能與連接》 本書旨在為讀者打開一扇通往現代信息技術核心的窗戶，深入淺齣地剖析支撐我們數字生活的關鍵原理和前沿技術。我們將從最基礎的計算概念齣發，逐步構建起對復雜係統的理解，覆蓋從底層硬件到頂層應用的各個環節。本書並非一本技術手冊，而是側重於概念的傳達和邏輯的梳理，力求讓不同背景的讀者都能領略到數字世界的魅力與力量。 第一部分：計算的基石——算法與數據 在信息爆炸的時代，理解數據如何被處理、分析和利用是掌握未來科技的關鍵。本部分將從算法的本質齣發，揭示其在解決問題中的核心作用。我們將探討不同類型的算法，例如排序算法（如快速排序、歸並排序）如何高效地組織信息，搜索算法（如二分查找、廣度優先搜索）如何快速地定位所需數據，以及圖算法（如最短路徑算法、最小生成樹算法）如何描繪和優化網絡結構。我們會通過生動的例子，例如優化物流路綫、推薦個性化內容等，來展示算法在實際生活中的應用。 緊接著，我們將深入到數據的世界。理解數據的結構、類型和存儲方式是進行有效處理的前提。本書將介紹不同類型的數據結構，如數組、鏈錶、棧、隊列、樹和圖，並分析它們各自的優缺點以及適用場景。我們還會討論數據的錶示方法，從二進製編碼到更高級的數據模型，以及如何進行數據的清洗、轉換和預處理，以應對現實世界中數據的雜亂和不完整。此外，我們還會觸及數據庫的基本概念，瞭解關係型數據庫和非關係型數據庫的差異，以及SQL等查詢語言的基本原理，為後續的數據分析和管理打下基礎。 第二部分：智能的湧現——學習與模式識彆 當今科技最令人矚目的進展之一便是機器智能的崛起。本部分將聚焦於機器學習的核心概念，帶領讀者理解機器如何從數據中“學習”並做齣預測或決策。我們將從監督學習開始，介紹迴歸和分類問題，並深入探討常見的模型，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）和決策樹。我們會解釋這些模型是如何工作的，以及它們在圖像識彆、文本分類等任務中的應用。 隨後，我們將進入無監督學習的領域，探討聚類算法（如K-means）如何發現數據中的隱藏模式，以及降維技術（如主成分分析PCA）如何簡化高維數據，便於理解和可視化。我們還會介紹關聯規則學習，例如在購物籃分析中發現商品之間的購買關聯性。 更進一步，我們將介紹神經網絡和深度學習的迷人世界。本書將闡述人工神經網絡的基本結構，包括神經元、層和激活函數。我們將解釋反嚮傳播算法如何訓練神經網絡，並重點介紹在圖像識彆領域取得巨大成功的捲積神經網絡（CNN）以及在自然語言處理中錶現卓越的循環神經網絡（RNN）和Transformer模型。通過這些介紹，讀者將理解計算機如何“看”並“理解”圖像，以及如何處理和生成文本。 第三部分：連接的脈絡——網絡與通信 我們身處的數字世界是一個由無數設備互聯組成的龐大網絡。本部分將解析網絡的構建和運作原理，讓我們理解信息是如何跨越物理界限進行傳輸的。我們將從互聯網的基礎架構開始，介紹TCP/IP協議棧，這是互聯網通信的基石。我們將解釋IP地址、端口號、TCP和UDP協議的作用，以及數據包是如何在網絡中傳輸的。 本書還將探討不同類型的網絡，如局域網（LAN）、廣域網（WAN）和無綫局域網（WLAN）。我們會討論網絡拓撲結構，例如星型、總綫型和環型，以及交換機、路由器等網絡設備的功能。此外，我們將介紹網絡安全的基本概念，包括加密、認證和防火牆，以理解保護數據在傳輸過程中安全的重要性。 我們還會涉及無綫通信技術，從Wi-Fi到蜂窩網絡（4G、5G），並簡要探討其發展趨勢。理解這些通信技術，有助於我們認識到智能手機、物聯網設備等是如何實現互聯互通的。 第四部分：協同的智慧——係統與應用 理解瞭算法、數據、學習和網絡，我們便能更好地理解支撐我們日常使用的各種數字係統和應用。本部分將探討操作係統的作用，它是硬件和軟件之間的橋梁，負責管理計算機資源。我們將介紹進程管理、內存管理、文件係統等核心概念。 隨後，我們將進入分布式係統的範疇。在當今互聯網時代，許多服務都運行在由多颱計算機組成的集群上。本書將介紹分布式係統的基本原則，例如一緻性、容錯性和可擴展性，以及常見的分布式係統架構，如微服務。 最後，我們將展望軟件開發的過程，從需求分析、設計、編碼到測試和部署。本書將簡要介紹敏捷開發等現代軟件工程方法，以及雲計算和大數據等新興技術如何改變軟件的開發和部署方式。通過對這些領域的介紹，讀者將對構建和維護支撐現代社會的復雜數字係統有一個更全麵的認識。 結語：麵嚮未來的數字公民 《數字世界探索：算法、智能與連接》旨在為讀者提供一個紮實的知識框架，使他們能夠更自信地 navigating 這個日益數字化的世界。本書不追求枯燥的技術細節，而是緻力於激發讀者的好奇心和探索欲，幫助他們理解這些看似抽象的技術背後所蘊含的邏輯和創造力。無論是希望深入瞭解人工智能的原理，還是想洞悉互聯網如何運作，抑或是對數據分析和算法優化感興趣，本書都將是您開啓數字世界探索之旅的理想夥伴。掌握這些知識，將有助於您更深刻地理解科技發展趨勢，更好地適應未來的社會變遷，並成為一名更具洞察力的數字公民。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排簡直是一門藝術。它不像某些教材那樣，把基礎概念塞在前幾章就急著衝嚮高難度的前沿課題。作者的節奏把握得非常到位，他似乎深諳讀者的認知麯綫規律。基礎的圖像處理和特徵工程部分，用瞭一種比較務實、偏嚮工程實踐的語言來鋪墊，讓你能迅速建立起“能用”的工具箱。然後，在過渡到生成對抗網絡（GANs）和擴散模型（Diffusion Models）時，筆鋒一轉，突然變得極其抽象和數學化，但這種突變並非生硬，而是通過一係列精心設計的數學橋梁自然過渡過去的。我特彆欣賞他對“錶示學習”這一核心思想的反復強調，無論模型如何演變，如何利用自監督或對比學習，其根本目的都是為瞭找到一個更有效、信息密度更高的潛在空間。這本書的每一章都像是一個獨立的知識模塊，但它們又通過一個隱形的邏輯主綫緊密相連，構建瞭一個完整且強大的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很吸引人，那種深邃的藍色調配上充滿科技感的字體，讓人一拿到手就覺得內容肯定硬核。我花瞭兩個周末纔把它啃完第一遍，感覺像是給自己的大腦做瞭一次全麵的“係統升級”。作者對計算機視覺領域的發展脈絡梳理得非常清晰，從早期的特徵提取到現在的深度學習主導範式，每一步的邏輯推演都像是在解一個復雜的數學題，嚴謹又令人信服。特彆是關於Transformer架構在視覺任務中的應用部分，作者沒有停留在概念的羅列，而是深入剖析瞭自注意力機製是如何巧妙地解決瞭傳統CNN在全局信息捕獲上的局限性。書中大量的僞代碼和算法流程圖，極大地降低瞭理解復雜模型的門檻，即便是初次接觸這方麵內容的讀者，也能跟著作者的思路逐步深入。我尤其欣賞的是，作者不僅關注“是什麼”，更注重“為什麼”——為什麼某種模型結構會比另一種更有效，背後的數學原理是什麼。這本書更像是一本高級研討會講義，而不是簡單的入門教材，它迫使你去思考，去質疑現有的方法，這種啓發性是我在其他同類書籍中很少見到的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠超齣瞭其標價，它更像是一筆對未來認知能力的投資。在閱讀過程中，我感受到瞭作者對“推理”這一環節的執著。在計算機視覺領域，僅僅“識彆”是不夠的，如何讓機器像人一樣進行邏輯判斷和推理，是下一個製高點。書中關於場景理解和視頻分析中涉及到時間序列推理的部分，提供瞭非常前沿的思考框架。作者沒有給齣標準的“答案”，而是展示瞭一係列富有洞察力的建模思路，鼓勵讀者在這些框架的基礎上進行創新。我最喜歡的地方是，這本書的引用文獻列錶非常詳實且權威，如果你想深挖某個子領域，那份參考書目本身就是一份絕佳的下一步學習路綫圖。總而言之，這不是一本讓你速成的書，它需要耐心和思考，但一旦你吸收瞭其中的精髓，你對整個計算機視覺領域的理解深度和廣度都會發生質的變化，從一個“操作者”蛻變為一個“思考者”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格透露齣一種老派的學術嚴謹性，但又不至於枯燥到讓人想打瞌睡。作者在介紹新的深度學習模型時，總會巧妙地將其與曆史上的經典算法進行對比，這種對比能讓你清晰地看到技術迭代的“進化論”軌跡。比如，在介紹最新的捲積網絡變體時，他會迴顧LeNet和AlexNet的創新點，讓你理解為什麼這些看似簡單的設計在當時會産生革命性的影響。這種曆史縱深感，讓讀者在學習前沿技術的同時，也建立瞭對整個領域發展史的宏觀認知。我發現自己不再僅僅滿足於調用庫函數，而是開始對模型內部的權重更新機製和激活函數的選擇背後的哲學進行深入思考。此外，書中對模型魯棒性（Robustness）和可解釋性（Explainability）的討論，在當前AI倫理日益受到重視的背景下，顯得格外及時和重要。作者提齣的幾種測試模型泛化能力的實驗範式，我已經開始嘗試應用到我自己的項目中，效果立竿見影。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗是充滿挑戰性的，但也是極具迴報的。它不是那種可以輕鬆翻閱，讀完就忘的休閑讀物。更像是一本需要搭配咖啡和充足睡眠的“工具書”。我在閱讀關於概率圖模型和貝葉斯推理的章節時，好幾次不得不停下來，迴去復習概率論的基礎知識。作者在處理不確定性建模這一塊的內容寫得尤為精彩，他沒有迴避計算機視覺中固有的噪聲和歧義性，而是用一套嚴密的數學框架來量化和處理這些問題。我特彆喜歡其中關於“因果關係推斷”與視覺感知的結閤探討，這部分內容很有前瞻性，將我們從單純的模式識彆提升到瞭對世界更深層次的理解層麵。書中的圖例和示意圖雖然數量不多，但每一個都恰到好處，像是精準定位的“知識錨點”，能瞬間幫你梳理住前一頁所講的那些抽象概念。對於有誌於從事前沿視覺研究的人來說，這本書裏的每一個章節都可以單獨拿齣來作為一篇優秀的綜述或教程來研究。