计算机视觉：模型、学习和推理/计算机科学丛书 [Computer Vision Models，Learning，and Inference] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 西蒙，J.D.，普林斯 著，苗启广，刘凯，孔韦韦 等 译

图书标签:

• 计算机视觉
• 图像处理
• 机器学习
• 深度学习
• 模式识别
• 人工智能
• 模型
• 推理
• 算法
• 计算机科学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111516828

版次：1

商品编码：12218342

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

外文名称：Computer Vision Models，Learning，and Inference

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　《计算机视觉：模型、学习和推理/计算机科学丛书》是一本从机器学习视角讲解计算机视觉的非常好的教材。全书图文并茂、语言浅显易懂，算法描述由浅入深，即使是数学背景不强的学生也能轻松理解和掌握。作者展示了如何使用训练数据来学习观察到的图像数据和我们希望预测的现实世界现象之间的联系，以及如何如何研究这些联系来从新的图像数据中作出新的推理。《计算机视觉：模型、学习和推理/计算机科学丛书》要求少的前导知识，从介绍概率和模型的基础知识开始，接着给出让学生能够实现和修改来构建有用的视觉系统的实际示例。适合作为计算机视觉和机器学习的高年级本科生或研究生的教材，书中详细的方法演示和示例对于计算机视觉领域的专业人员也非常有用。

目录

译者序
译者简介
序
前言

第1章 绪论
1．1 本书结构
1．2 其他书籍

第一部分 概率
第2章 概率概述
2．1 随机变量
2．2 联合概率
2．3 边缘化
2．4 条件概率
2．5 贝叶斯公式
2．6 独立性
2．7 期望
讨论
备注
习题
第3章 常用概率分布
3．1 伯努利分布
3．2 贝塔分布
3．3 分类分布
3．4 狄利克雷分布
3．5 一元正态分布
3．6 正态逆伽马分布
3．7 多元正态分布
3．8 正态逆维希特分布
3．9 共轭性
总结
备注
习题
第4章 拟合概率模型
4．1 最大似然法
4．2 最大后验法
4．3 贝叶斯方法
4．4 算例1：一元正态分布
4．4．1 最大似然估计
4．4．2 最大后验估计
4．4．3 贝叶斯方法
4．5 算例2：分类分布
4．5．1 最大似然法
4．5．2 最大后验法
4．5．3 贝叶斯方法
总结
备注
习题
第5章 正态分布
5．1 协方差矩阵的形式
5．2 协方差分解
5．3 变量的线性变换
5．4 边缘分布
5．5 条件分布
5．6 正态分布的乘积
5．7 变量改变
总结
备注
习题

第二部分 机器视觉的机器学习
第6章 视觉学习和推理
6．1 计算机视觉问题
6．2 模型的种类
6．2．1 判别模型
6．2．2 生成模型
6．3 示例1：回归
6．3．1 判别模型
6．3．2 生成模型
6．4 示例2：二值分类
6．4．1 判别模型
6．4．2 生成模型
6．5 应该用哪种模型
6．6 应用
6．6．1 皮肤检测
6．6．2 背景差分
总结
备注
习题
第7章 复杂数据密度建模
7．1 正态分类模型
7．2 隐变量
7．3 期望最大化
7．4 混合高斯模型
7．4．1 混合高斯边缘化
7．4．2 基于期望最大化的混合模型拟合
7．5 t分布
7．5．1 学生t分布边缘化
7．5．2 拟合t分布的期望最大化
7．6 因子分析
7．6．1 因子分析的边缘分布
7．6．2 因子分析学习的期望最大化
7．7 组合模型
7．8 期望最大化算法的细节
7．8．1 期望最大化算法的下界
7．8．2 E步
7．8．3 M步
7．9 应用
7．9．1 人脸检测
7．9．2 目标识别
7．9．3 分割
7．9．4 正脸识别
7．9．5 改变人脸姿态（回归）
7．9．6 作为隐变量的变换
总结
备注
习题
第8章 回归模型
8．1 线性回归
8．1．1 学习
8．1．2 线性回归模型的问题
8．2 贝叶斯线性回归
8．2．1 实际考虑
8．2．2 拟合方差
8．3 非线性回归
8．3．1 最大似然法
8．3．2 贝叶斯非线性回归
8．4 核与核技巧
8．5 高斯过程回归
8．6 稀疏线性回归
8．7 二元线性回归
8．8 相关向量回归
8．9 多变量数据回归
8．1 0应用
8．1 0．1 人体姿势估计
8．1 0．2 位移专家
讨论
备注
习题
第9章 分类模型
9．1 逻辑回归
9．1．1 学习：最大似然估计
9．1．2 逻辑回归模型的问题
9．2 贝叶斯逻辑回归
9．2．1 学习
9．2．2 推理
9．3 非线性逻辑回归
9．4 对偶逻辑回归模型
9．5 核逻辑回归
9．6 相关向量分类
9．7 增量拟合和boosting
9．8 分类树
9．9 多分类逻辑回归
9．1 0随机树、随机森林和随机蕨分类器
9．1 1与非概率模型的联系
9．1 2应用
9．1 2．1 性别分类
9．1 2．2 脸部和行人检测
9．1 2．3 语义分割
9．1 2．4 恢复表面布局
9．1 2．5 人体部位识别
讨论
备注
习题

第三部分连接局部模型
第10章 图模型
10．1 条件独立性
10．2 有向图模型
10．2．1 示例
10．2．2 示例
10．2．3 示例
10．2．4 总结
10．3 无向图模型
10．3．1 示例
10．3．2 示例
10．4 有向图模型与无向图模型的对比
10．5 计算机视觉中的图模型
10．6 含有多个未知量的模型推理
10．6．1 求最大后验概率的解
10．6．2 求后验概率分布的边缘分布
10．6．3 最大化边缘
10．6．4 后验分布的采样
10．7 样本采样
10．7．1 有向图模型的采样
10．7．2 无向图模型的采样
10．8 学习
10．8．1 有向图模型的学习
10．8．2 无向图模型的学习
讨论
备注
习题
第11章 链式模型和树模型
11．1 链式模型
11．1．1 有向链式模型
11．1．2 无向链式模型
11．1．3 模型的等价性
11．1．4 隐马尔可夫模型在手语中的应用
11．2 链式MAP推理
11．3 树的MAP推理
11．4 链式边缘后验推理
11．4．1 求解边缘分布
11．4．2 前向后向算法
11．4．3 置信传播
11．4．4 链式模型的和积算法
11．5 树的边缘后验推理
11．6 链式模型和树模型的学习
11．7 链式模型和树模型之外的东西
11．8 应用
11．8．1 手势跟踪
11．8．2 立体视觉
11．8．3 形象化结构
11．8．4 分割
讨论
备注
习题
第12章 网格模型
12．1 马尔可夫随机场
12．1．1 网格示例
12．1．2 离散成对MRF图像去噪
12．2 二值成对马尔可夫随机场的MAP推理
12．2．1 最大流/最小割
12．2．2 MAP推理：二值变量
12．3 多标签成对MRF的MAP推理
12．4 非凸势的多标签MRF
12．5 条件随机场
12．6 高阶模型
12．7 网格有向模型
12．8 应用
12．8．1 背景差分
12．8．2 交互式分割
12．8．3 立体视觉
12．8．4 图像重排
12．8．5 超分辨率
12．8．6 纹理合成
12．8．7 合成新面孔
讨论
备注
习题

第四部分预处理
第13章 图像预处理与特征提取
13．1 逐像素变换
13．1．1 白化
13．1．2 直方图均衡化
13．1．3 线性滤波
13．1．4 局部二值模式
13．1．5 纹理基元映射
13．2 边缘、角点和兴趣点
13．2．1 Canny边缘检测器
13．2．2 Harris角点检测器
13．2．3 SIFT检测器
13．3 描述子
13．3．1 直方图
13．3．2 SIFT描述子
13．3．3 方向梯度直方图
13．3．4 词袋描述子
13．3．5 形状内容描述子
13．4 降维
13．4．1 单数值近似
13．4．2 主成分分析
13．4．3 二元主成分分析
13．4．4 K均值算法
结论
备注
习题

第五部分 几何模型
第14章 针孔摄像机
14．1 针孔摄像机简介
14．1．1 归一化摄像机
14．1．2 焦距参数
14．1．3 偏移量和偏移参数
14．1．4 摄像机的位置与方向
14．1．5 全针孔摄像机模型
14．1．6 径向畸变
14．2 三个几何问题
14．2．1 问题1：学习外在参数
14．2．2 问题2：学习内在参数
14．2．3 问题3：推理3D世界点
14．2．4 解决问题
14．3 齐次坐标
14．4 学习外在参数
14．5 学习内在参数
14．6 推理3D世界点
14．7 应用
14．7．1 结构光的深度
14．7．2 剪影重构
讨论
备注
习题
第15章 变换模型
15．1 二维变换模型
15．1．1 欧氏变换模型
15．1．2 相似变换模型
15．1．3 仿射变换模型
15．1．4 投影变换模型
15．1．5 增加不确定性
15．2 变换模型中的学习
15．2．1 学习欧氏参数
15．2．2 学习相似参数
15．2．3 学习仿射参数
15．2．4 学习投影参数
15．3 变换模型中的推理
15．4 平面的三个几何问题
15．4．1 问题1：学习外在参数
15．4．2 问题2：学习内在参数
15．4．3 问题3：与摄像机相关的3D位置推理
15．5 图像间的变换
15．5．1 单应性的几何特征
15．5．2 计算图像间的变换
15．6 变换的鲁棒学习
15．6．1 RANSAC
15．6．2 连续RANSAC
15．6．3 PEaRL
15．7 应用
15．7．1 增强现实追踪
15．7．2 视觉全景
讨论
备注
习题
第16章 多摄像机系统
16．1 双视图几何学理论
16．1．1 极线约束
16．1．2 极点
16．2 实矩阵
16．2．1 实矩阵的属性
16．2．2 实矩阵的分解
16．3 基础矩阵
16．3．1 基础矩阵的估计
16．3．2 8点算法
16．4 双视图重构的流程
16．5 校正
16．5．1 平面校正
16．5．2 极面校正
16．5．3 校正后处理
16．6 多视图重构
16．7 应用
16．7．1 三维重构
16．7．2 图片浏览
16．7．3 立体图割
讨论
备注
习题

第六部分 视觉模型
第17章 形状模型
17．1 形状及其表示
17．2 snake模型
17．2．1 推理
17．2．2 snake模型中存在的问题
17．3 形状模板
17．3．1 推理
17．3．2 用迭代最近点算法进行推理
17．4 统计形状模型
17．4．1 学习
17．4．2 推理
17．5 子空间形状模型
17．5．1 概率主成分分析
17．5．2 学习
17．5．3 推理
17．6 三维形状模型
17．7 形状和外观的统计模型
17．7．1 学习
17．7．2 推理
17．8 非高斯统计形状模型
17．8．1 回归PPCA
17．8．2 高斯过程隐变量模型
17．9 铰接式模型
17．1 0应用
17．1 0．1 三维形变模型
17．1 0．2 三维人体模型
讨论
备注
习题
第18章 身份与方式模型
18．1 子空间身份模型
18．1．1 学习
18．1．2 推理
18．1．3 在其他识别任务中的推理
18．1．4 身份子空间模型的局限性
18．2 概率线性判别分析
18．2．1 学习
18．2．2 推理
18．3 非线性身份模型
18．4 非对称双线性模型
18．4．1 学习
18．4．2 推理
18．5 对称双线性和多线性模型
18．5．1 学习
18．5．2 推理
18．5．3 多线性模型
18．6 应用
18．6．1 人脸识别
18．6．2 纹理建模
18．6．3 动画合成
讨论
备注
习题
第19章 时序模型
19．1 时序估计框架
19．1．1 推理
19．1．2 学习
19．2 卡尔曼滤波器
19．2．1 推理
19．2．2 改写测量合并阶段
19．2．3 推理总结
19．2．4 示例
19．2．5 示例
19．2．6 滤波
19．2．7 时序和测量模型
19．2．8 卡尔曼滤波器的问题
19．3 扩展卡尔曼滤波器
19．4 无损卡尔曼滤波器
19．4．1 状态演化
19．4．2 测量合并过程
19．5 粒

计算机视觉：洞察世界的机器之眼 在我们数字生活的方方面面，从智能手机解锁面部识别到自动驾驶汽车感知周围环境，再到医疗影像分析中的精准诊断，一个强大的技术正在悄然改变我们的世界——它就是计算机视觉。这项迷人的学科，致力于赋予计算机“看”和“理解”图像与视频的能力，已成为人工智能领域中最具活力和影响力的分支之一。它不仅模拟了人类视觉系统的强大功能，更在许多方面超越了我们的生理极限，为科学研究、工业生产、日常生活带来了前所未有的机遇。 一、 计算机视觉的核心：模型、学习与推理 计算机视觉的强大之处，在于其能够将抽象的数字信息转化为对现实世界的深刻理解。这一切的实现，离不开三个核心支柱的协同作用：模型、学习和推理。 1. 模型：构建理解世界的框架 模型是计算机视觉的基石，它们为计算机提供了理解图像内容的基本“语言”和“规则”。这些模型可以被看作是经过数学精心设计的“蓝图”，旨在捕捉图像中的各种特征和模式。 早期模型：从几何到统计 在早期，计算机视觉的研究侧重于基于几何原理的模型。例如，通过边缘检测算法（如Canny算子）来识别图像中的轮廓，通过角点检测（如Harris角点）来定位关键的图像点，再通过立体视觉技术来重建三维空间。这些方法虽然有效，但对于复杂的、充满变化的真实世界场景，往往显得力不从心。 随后，统计模型开始崭露头角。它们利用概率论和统计学的方法来描述图像特征的不确定性。例如，高斯混合模型（GMM）被用于对图像的像素颜色分布进行建模，而隐马尔可夫模型（HMM）则在处理视频序列中的动态变化时发挥了重要作用。 特征工程的时代：SIFT、HOG与LBP 在深度学习崛起之前，特征工程是构建有效计算机视觉模型的核心。研究人员花费大量精力设计能够稳定且具有辨识度的特征描述符，以应对光照变化、视角差异、尺度缩放等挑战。 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)：尺度不变特征变换，它能够检测并描述图像中的局部特征点，这些特征点在图像发生尺度、旋转、甚至部分光照变化时仍然保持稳定。SIFT特征的鲁棒性使其在图像匹配、物体识别和三维重建等任务中表现出色。 HOG (Histogram of Oriented Gradients)：方向梯度直方图，HOG特征主要用于行人检测等任务。它通过计算图像局部区域内梯度方向的直方图来描述物体的形状和轮廓。HOG特征对光照变化不敏感，且能够捕捉到物体的形状信息。 LBP (Local Binary Patterns)：局部二值模式，LBP是一种描述图像局部纹理的特征。它通过比较一个像素与其邻域像素的灰度值来生成一个二值模式，并以此来描述像素周围的纹理信息。LBP因其计算效率高且对光照变化鲁棒而受到青睐。 这些特征描述符的出现，使得计算机能够从原始像素信息中提取出更有意义的“语言”，从而为后续的分类、识别任务奠定基础。 深度学习模型的革新：神经网络的崛起 近年来，深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），彻底改变了计算机视觉的格局。CNN能够自动从原始图像数据中学习层次化的特征，从低级的边缘、纹理到高级的物体部件乃至整个物体。 AlexNet、VGGNet、ResNet、InceptionNet：这些里程碑式的CNN架构，通过增加网络的深度、改进卷积核的设计、引入残差连接等技术，不断刷新着图像分类、物体检测等任务的性能记录。它们不仅在准确率上取得了显著提升，更重要的是，它们证明了深度学习模型强大的特征提取和表示能力。 Transformer在视觉领域的应用：最初在自然语言处理领域取得巨大成功的Transformer模型，也逐渐被引入计算机视觉领域。Vision Transformer (ViT)等模型将图像分割成小块（patches），然后将其视为序列输入到Transformer中，证明了Transformer在处理长距离依赖关系方面的优势，在图像分类、目标检测、语义分割等任务中展现出强大的潜力。 这些模型的设计，无论是有监督还是无监督，都旨在捕获图像数据的内在结构和语义信息，为计算机赋予更深层次的理解能力。 2. 学习：从数据中提取知识 模型本身只是一个框架，真正让计算机“学会”识别和理解，需要通过学习过程。学习就是让模型通过分析海量的图像数据，从中找出规律、模式和关联，并不断优化自身参数，以提升在特定任务上的表现。 监督学习：导师的指引 监督学习是计算机视觉中最常见的学习范式。在这种模式下，模型需要“有标签”的数据进行训练，即每一张图像都伴随着一个正确的答案（例如，这张是猫，那张是狗）。模型通过不断地预测，并与真实标签进行比较，根据预测的误差来调整自身的内部参数，从而逐渐学会如何做出准确的判断。 训练集、验证集、测试集：为了评估模型的泛化能力，训练过程通常会划分数据集。训练集用于模型参数的学习，验证集用于调优模型的超参数和防止过拟合，而测试集则用于最终评估模型在未见过的数据上的表现。 损失函数与优化器：损失函数衡量模型预测结果与真实标签之间的差距，而优化器（如梯度下降、Adam等）则负责根据损失函数的反馈，调整模型的参数，使损失最小化。 无监督学习：自我探索的智慧 在许多场景下，获取大量标注数据是困难且昂贵的。无监督学习应运而生，它允许模型在没有标签的情况下，从原始数据中发现隐藏的结构和模式。 聚类：将相似的图像或图像特征分组，例如将不同种类的猫图片聚在一起。 降维：将高维的图像数据映射到低维空间，保留关键信息，以便可视化或进一步处理。 生成对抗网络 (GANs)：GANs由一个生成器和一个判别器组成，通过相互博弈来学习生成逼真的图像。生成器试图生成以假乱真的图片，而判别器则负责区分真实图片和生成图片。GANs在图像生成、风格迁移、数据增强等方面取得了令人惊叹的成就。 自监督学习：通过设计一些“代理任务”来生成伪标签，让模型进行监督学习。例如，让模型预测图像的旋转角度、填补图像的缺失部分、或者预测图像块的相对位置。这种方式可以在海量无标签数据上预训练强大的特征提取器。 半监督学习与迁移学习：集百家之所长 半监督学习结合了监督学习和无监督学习的优点，在只有少量标签数据的情况下，也能取得较好的效果。迁移学习则利用在某个任务上训练好的模型，将其知识迁移到另一个相关任务上，极大地节省了训练时间和数据需求。 3. 推理：将知识应用于实践 当模型通过学习获得了对世界的理解能力后，推理就成为将这些知识应用于实际场景的关键。推理阶段，模型接收新的、未见过的数据，并根据其学到的知识进行预测、判断或决策。 分类与识别：这是最基础的推理任务。模型接收一张图像，并将其归类到预定义的类别中（例如，识别出图像中的是一只猫，还是一只狗）。 检测与定位：不仅仅是识别出物体，还需要在图像中定位出物体的位置，并用边界框标出。目标检测模型（如YOLO, Faster R-CNN）能够同时完成物体的识别和定位。 分割：将图像中的每个像素都分配到一个类别。 语义分割：将图像中的所有属于同一类别的像素标记为同一颜色（例如，将图像中的所有“天空”像素标记为蓝色）。 实例分割：在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例（例如，区分图像中的两只不同的猫）。 跟踪：在视频序列中，持续地定位和识别同一个物体。这对于监控、机器人导航等应用至关重要。 姿态估计：识别出图像中人或物体的关键点，例如人体的骨骼关节位置，这对于人机交互、运动分析等领域非常有用。 生成：根据给定的输入（文本描述、另一张图像等），生成新的图像。例如，根据文字描述“一只坐在海滩上的小狗”，生成相应的图像。 场景理解：不仅仅是识别单个物体，还包括理解物体之间的关系、场景的上下文信息，例如识别出“一个男人正在厨房里做饭”。 三维重建：从二维图像恢复出场景的三维结构，用于虚拟现实、增强现实、机器人导航等。 推理过程的准确性和效率，直接决定了计算机视觉系统在实际应用中的实用性。 二、 计算机视觉的广泛应用领域 计算机视觉的技术早已渗透到我们生活的各个角落，并持续推动着各行各业的创新与发展。 智能交通与自动驾驶：自动驾驶汽车依赖计算机视觉来感知周围环境，识别车道线、交通标志、行人、其他车辆，并进行导航决策。 安防监控与智能识别：人脸识别用于身份验证和追踪，行人检测用于安全预警，异常行为分析用于公共安全。 医疗健康：医学影像分析，如X光片、CT、MRI的自动判读，辅助医生进行疾病诊断，如癌症检测、病灶识别。 工业生产与质量控制：产品缺陷检测，自动化装配，机器人视觉引导，大大提高了生产效率和产品质量。 零售与电商：智能货架管理，顾客行为分析，虚拟试穿，个性化推荐，提升购物体验。 娱乐与媒体：电影特效制作，虚拟现实/增强现实（VR/AR）应用，图像视频编辑，游戏中的角色渲染与交互。 农业：病虫害检测，作物生长监测，产量预测，精准农业管理。 机器人技术：机器人通过视觉来感知环境，进行导航、抓取、操作等任务，实现更智能的自主性。 人机交互：手势识别，眼球追踪，语音识别与图像结合，实现更自然直观的人机交互方式。 三、 挑战与未来展望 尽管计算机视觉取得了巨大的进步，但仍面临诸多挑战。例如，在极端光照、遮挡、模糊等复杂场景下的鲁棒性问题，以及对模型可解释性、公平性和隐私保护的需求。 未来，计算机视觉将继续朝着更高效、更鲁棒、更智能的方向发展。多模态融合（将图像与文本、音频等信息结合）、弱监督与自监督学习的进一步深化、以及端到端模型的持续优化，都将是重要的研究方向。随着算法的不断完善和算力的飞速提升，计算机视觉必将解锁更多令人兴奋的应用，为构建一个更加智能化、便捷化的世界贡献力量。它将继续扮演“机器之眼”的角色，帮助我们以前所未有的方式去感知、理解和重塑我们所处的现实世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的一点是它对“模型”和“学习”之间关系的深刻探讨。它没有将两者割裂开来，而是展示了一个动态的、相互促进的过程。作者花费了不少篇幅讨论如何设计一个具有良好先验信息的模型结构，使其能更有效地从数据中学习到有用的表示。这种对模型结构设计原则的讨论，远比简单介绍现有模型的参数设置要深刻得多。比如，他们讨论了如何通过正则化手段来引导模型学习更具泛化能力的特征，以及不同损失函数如何影响模型的最终决策边界。这种从“设计哲学”层面出发的讲解，使得即便是对于一些已经掌握了基本训练流程的读者来说，也能获得启发，思考自己当前使用的模型是否真的满足了任务的内在需求。它迫使读者跳出仅仅调参的怪圈，回归到理解问题的本质，并据此构建最合适的工具。这本书的价值在于它教会了我们如何思考视觉问题的解决方案，而不仅仅是提供现成的“配方”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格带着一种独特的节奏感，它不是那种平铺直叙的教科书腔调。你会发现作者在关键的理论转折点会突然加入一些历史性的回顾或者哲学层面的思考，这使得阅读体验非常流畅，而不是枯燥的公式堆砌。例如，在讨论概率图模型和贝叶斯推理时，作者巧妙地将其与人类的认知过程联系起来，使得抽象的概率概念变得更容易被接受。我个人特别欣赏它在“推理”部分的处理方式，它不仅仅是介绍了推理算法本身，更着重于在复杂、不完全信息环境下，如何利用已有的模型进行有效的决策。这体现了作者希望读者不仅是模型的设计者，更是系统的决策者。书中对马尔可夫随机场（MRF）和条件随机场（CRF）的介绍非常细致，结合实例展示了它们在早期的图像平滑和结构预测中的强大能力，这对于理解后续图形学和深度学习中潜在的结构约束非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的后半部分在处理现代深度学习模型方面，展现出了远超预期的深度和广度。很多教材要么过于偏重理论推导，让人望而却步；要么过于追求最新的模型堆砌，缺乏对核心思想的提炼。这本书恰好找到了一个很好的平衡点。它不仅详细剖析了卷积网络（CNN）的结构演变，比如从LeNet到ResNet的关键创新点，而且用非常直观的图示解释了残差连接和注意力机制背后的直觉。更让我惊喜的是，作者没有止步于图像分类，而是深入探讨了目标检测（如R-CNN系列到YOLO的演变）和语义分割等复杂任务。他们对不同框架的权衡（速度与精度的取舍）分析得鞭辟入里。读到关于不确定性量化和模型可解释性的章节时，我深感作者的视野开阔，他们认识到“推理”在实际应用中的重要性，不仅仅是追求更高的准确率分数。对于已经有一定机器学习基础，希望深入理解前沿视觉系统如何构建的工程师或研究生来说，这部分内容是极具价值的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在引言部分展现了令人印象深刻的清晰度，尤其是在描述他们如何看待“计算机视觉”这个宏大领域时。他们似乎没有试图在一开始就给出包罗万象的定义，而是非常务实地从一个核心问题出发：我们如何让机器“看懂”世界？我特别欣赏他们对早期基于几何的方法和现代基于统计/深度学习方法的对比，这种处理方式让初学者能够建立一个坚实的知识框架，而不是直接被复杂的数学公式淹没。书中对基础概念的铺陈非常扎实，比如对图像形成过程的物理学解释，虽然这部分内容在一些经典教材中也能找到，但这里的阐述更注重与后续算法的衔接性，让人感觉每一步都是为了最终目标服务的。后续章节中对特征提取的讨论，从SIFT到更抽象的表示，都伴随着对这些特征的局限性和应用场景的深入分析。这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在引导你探索这个领域的发展脉络。对于希望系统性打好基础，理解“为什么”而不是仅仅停留在“怎么做”的读者来说，前几章的铺垫是至关重要的财富。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版来看，这本书的质量非常高，这对于一本技术书籍来说至关重要，毕竟长时间阅读需要一个友好的界面。字体和图表的清晰度无可挑剔，尤其是在展示那些复杂的网络结构图和数学推导过程时，每一个符号都清晰可辨，没有出现常见的印刷模糊问题。我在阅读过程中发现，书中的代码示例（如果有的话，我指的是在理论讲解旁边的伪代码或简洁Python示例）都经过了精心的格式化，非常便于对照文本进行思考和验证。此外，章节之间的过渡处理得非常自然，作者总能在结束一个主题时，留下一个引人深思的问题，引导读者自然而然地进入下一个更深层次的探讨。这种设计极大地减少了阅读疲劳，让长时间沉浸在复杂的算法细节中也变得不那么费力。它给我的直观感受是，出版方对内容质量的把控非常严格，体现了对专业读者的尊重。

评分☆☆☆☆☆

很不错，物流很快。

评分☆☆☆☆☆

物流很快，是一本好书

评分☆☆☆☆☆

书很好很好，要好好学习才行哦，加油呀加油呀加油啦

评分☆☆☆☆☆

专业必备、脉络清晰、实例经典、很实用。

评分☆☆☆☆☆

体面，性价比很高的太磨坏了

评分☆☆☆☆☆

现在图像深度学习那么火，必须学习下

评分☆☆☆☆☆

物流很快，书是新书，不错不错。

评分☆☆☆☆☆

一起买了很多，这本专业性很强，理论比较深，不易看懂

评分☆☆☆☆☆

现在图像深度学习那么火，必须学习下