計算機視覺：模型、學習和推理/計算機科學叢書 [Computer Vision Models，Learning，and Inference] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 西濛，J.D.，普林斯 著，苗啓廣，劉凱，孔韋韋 等 譯

圖書標籤:

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

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111516828

版次：1

商品編碼：12218342

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

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

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

內容簡介

　　《計算機視覺：模型、學習和推理/計算機科學叢書》是一本從機器學習視角講解計算機視覺的非常好的教材。全書圖文並茂、語言淺顯易懂，算法描述由淺入深，即使是數學背景不強的學生也能輕鬆理解和掌握。作者展示瞭如何使用訓練數據來學習觀察到的圖像數據和我們希望預測的現實世界現象之間的聯係，以及如何如何研究這些聯係來從新的圖像數據中作齣新的推理。《計算機視覺：模型、學習和推理/計算機科學叢書》要求少的前導知識，從介紹概率和模型的基礎知識開始，接著給齣讓學生能夠實現和修改來構建有用的視覺係統的實際示例。適閤作為計算機視覺和機器學習的高年級本科生或研究生的教材，書中詳細的方法演示和示例對於計算機視覺領域的專業人員也非常有用。

目錄

譯者序
譯者簡介
序
前言

第1章 緒論
1．1 本書結構
1．2 其他書籍

第一部分 概率
第2章 概率概述
2．1 隨機變量
2．2 聯閤概率
2．3 邊緣化
2．4 條件概率
2．5 貝葉斯公式
2．6 獨立性
2．7 期望
討論
備注
習題
第3章 常用概率分布
3．1 伯努利分布
3．2 貝塔分布
3．3 分類分布
3．4 狄利剋雷分布
3．5 一元正態分布
3．6 正態逆伽馬分布
3．7 多元正態分布
3．8 正態逆維希特分布
3．9 共軛性
總結
備注
習題
第4章 擬閤概率模型
4．1 最大似然法
4．2 最大後驗法
4．3 貝葉斯方法
4．4 算例1：一元正態分布
4．4．1 最大似然估計
4．4．2 最大後驗估計
4．4．3 貝葉斯方法
4．5 算例2：分類分布
4．5．1 最大似然法
4．5．2 最大後驗法
4．5．3 貝葉斯方法
總結
備注
習題
第5章 正態分布
5．1 協方差矩陣的形式
5．2 協方差分解
5．3 變量的綫性變換
5．4 邊緣分布
5．5 條件分布
5．6 正態分布的乘積
5．7 變量改變
總結
備注
習題

第二部分 機器視覺的機器學習
第6章 視覺學習和推理
6．1 計算機視覺問題
6．2 模型的種類
6．2．1 判彆模型
6．2．2 生成模型
6．3 示例1：迴歸
6．3．1 判彆模型
6．3．2 生成模型
6．4 示例2：二值分類
6．4．1 判彆模型
6．4．2 生成模型
6．5 應該用哪種模型
6．6 應用
6．6．1 皮膚檢測
6．6．2 背景差分
總結
備注
習題
第7章 復雜數據密度建模
7．1 正態分類模型
7．2 隱變量
7．3 期望最大化
7．4 混閤高斯模型
7．4．1 混閤高斯邊緣化
7．4．2 基於期望最大化的混閤模型擬閤
7．5 t分布
7．5．1 學生t分布邊緣化
7．5．2 擬閤t分布的期望最大化
7．6 因子分析
7．6．1 因子分析的邊緣分布
7．6．2 因子分析學習的期望最大化
7．7 組閤模型
7．8 期望最大化算法的細節
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 應用
7．9．1 人臉檢測
7．9．2 目標識彆
7．9．3 分割
7．9．4 正臉識彆
7．9．5 改變人臉姿態（迴歸）
7．9．6 作為隱變量的變換
總結
備注
習題
第8章 迴歸模型
8．1 綫性迴歸
8．1．1 學習
8．1．2 綫性迴歸模型的問題
8．2 貝葉斯綫性迴歸
8．2．1 實際考慮
8．2．2 擬閤方差
8．3 非綫性迴歸
8．3．1 最大似然法
8．3．2 貝葉斯非綫性迴歸
8．4 核與核技巧
8．5 高斯過程迴歸
8．6 稀疏綫性迴歸
8．7 二元綫性迴歸
8．8 相關嚮量迴歸
8．9 多變量數據迴歸
8．1 0應用
8．1 0．1 人體姿勢估計
8．1 0．2 位移專傢
討論
備注
習題
第9章 分類模型
9．1 邏輯迴歸
9．1．1 學習：最大似然估計
9．1．2 邏輯迴歸模型的問題
9．2 貝葉斯邏輯迴歸
9．2．1 學習
9．2．2 推理
9．3 非綫性邏輯迴歸
9．4 對偶邏輯迴歸模型
9．5 核邏輯迴歸
9．6 相關嚮量分類
9．7 增量擬閤和boosting
9．8 分類樹
9．9 多分類邏輯迴歸
9．1 0隨機樹、隨機森林和隨機蕨分類器
9．1 1與非概率模型的聯係
9．1 2應用
9．1 2．1 性彆分類
9．1 2．2 臉部和行人檢測
9．1 2．3 語義分割
9．1 2．4 恢復錶麵布局
9．1 2．5 人體部位識彆
討論
備注
習題

第三部分連接局部模型
第10章 圖模型
10．1 條件獨立性
10．2 有嚮圖模型
10．2．1 示例
10．2．2 示例
10．2．3 示例
10．2．4 總結
10．3 無嚮圖模型
10．3．1 示例
10．3．2 示例
10．4 有嚮圖模型與無嚮圖模型的對比
10．5 計算機視覺中的圖模型
10．6 含有多個未知量的模型推理
10．6．1 求最大後驗概率的解
10．6．2 求後驗概率分布的邊緣分布
10．6．3 最大化邊緣
10．6．4 後驗分布的采樣
10．7 樣本采樣
10．7．1 有嚮圖模型的采樣
10．7．2 無嚮圖模型的采樣
10．8 學習
10．8．1 有嚮圖模型的學習
10．8．2 無嚮圖模型的學習
討論
備注
習題
第11章 鏈式模型和樹模型
11．1 鏈式模型
11．1．1 有嚮鏈式模型
11．1．2 無嚮鏈式模型
11．1．3 模型的等價性
11．1．4 隱馬爾可夫模型在手語中的應用
11．2 鏈式MAP推理
11．3 樹的MAP推理
11．4 鏈式邊緣後驗推理
11．4．1 求解邊緣分布
11．4．2 前嚮後嚮算法
11．4．3 置信傳播
11．4．4 鏈式模型的和積算法
11．5 樹的邊緣後驗推理
11．6 鏈式模型和樹模型的學習
11．7 鏈式模型和樹模型之外的東西
11．8 應用
11．8．1 手勢跟蹤
11．8．2 立體視覺
11．8．3 形象化結構
11．8．4 分割
討論
備注
習題
第12章 網格模型
12．1 馬爾可夫隨機場
12．1．1 網格示例
12．1．2 離散成對MRF圖像去噪
12．2 二值成對馬爾可夫隨機場的MAP推理
12．2．1 最大流/最小割
12．2．2 MAP推理：二值變量
12．3 多標簽成對MRF的MAP推理
12．4 非凸勢的多標簽MRF
12．5 條件隨機場
12．6 高階模型
12．7 網格有嚮模型
12．8 應用
12．8．1 背景差分
12．8．2 交互式分割
12．8．3 立體視覺
12．8．4 圖像重排
12．8．5 超分辨率
12．8．6 紋理閤成
12．8．7 閤成新麵孔
討論
備注
習題

第四部分預處理
第13章 圖像預處理與特徵提取
13．1 逐像素變換
13．1．1 白化
13．1．2 直方圖均衡化
13．1．3 綫性濾波
13．1．4 局部二值模式
13．1．5 紋理基元映射
13．2 邊緣、角點和興趣點
13．2．1 Canny邊緣檢測器
13．2．2 Harris角點檢測器
13．2．3 SIFT檢測器
13．3 描述子
13．3．1 直方圖
13．3．2 SIFT描述子
13．3．3 方嚮梯度直方圖
13．3．4 詞袋描述子
13．3．5 形狀內容描述子
13．4 降維
13．4．1 單數值近似
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
結論
備注
習題

第五部分 幾何模型
第14章 針孔攝像機
14．1 針孔攝像機簡介
14．1．1 歸一化攝像機
14．1．2 焦距參數
14．1．3 偏移量和偏移參數
14．1．4 攝像機的位置與方嚮
14．1．5 全針孔攝像機模型
14．1．6 徑嚮畸變
14．2 三個幾何問題
14．2．1 問題1：學習外在參數
14．2．2 問題2：學習內在參數
14．2．3 問題3：推理3D世界點
14．2．4 解決問題
14．3 齊次坐標
14．4 學習外在參數
14．5 學習內在參數
14．6 推理3D世界點
14．7 應用
14．7．1 結構光的深度
14．7．2 剪影重構
討論
備注
習題
第15章 變換模型
15．1 二維變換模型
15．1．1 歐氏變換模型
15．1．2 相似變換模型
15．1．3 仿射變換模型
15．1．4 投影變換模型
15．1．5 增加不確定性
15．2 變換模型中的學習
15．2．1 學習歐氏參數
15．2．2 學習相似參數
15．2．3 學習仿射參數
15．2．4 學習投影參數
15．3 變換模型中的推理
15．4 平麵的三個幾何問題
15．4．1 問題1：學習外在參數
15．4．2 問題2：學習內在參數
15．4．3 問題3：與攝像機相關的3D位置推理
15．5 圖像間的變換
15．5．1 單應性的幾何特徵
15．5．2 計算圖像間的變換
15．6 變換的魯棒學習
15．6．1 RANSAC
15．6．2 連續RANSAC
15．6．3 PEaRL
15．7 應用
15．7．1 增強現實追蹤
15．7．2 視覺全景
討論
備注
習題
第16章 多攝像機係統
16．1 雙視圖幾何學理論
16．1．1 極綫約束
16．1．2 極點
16．2 實矩陣
16．2．1 實矩陣的屬性
16．2．2 實矩陣的分解
16．3 基礎矩陣
16．3．1 基礎矩陣的估計
16．3．2 8點算法
16．4 雙視圖重構的流程
16．5 校正
16．5．1 平麵校正
16．5．2 極麵校正
16．5．3 校正後處理
16．6 多視圖重構
16．7 應用
16．7．1 三維重構
16．7．2 圖片瀏覽
16．7．3 立體圖割
討論
備注
習題

第六部分 視覺模型
第17章 形狀模型
17．1 形狀及其錶示
17．2 snake模型
17．2．1 推理
17．2．2 snake模型中存在的問題
17．3 形狀模闆
17．3．1 推理
17．3．2 用迭代最近點算法進行推理
17．4 統計形狀模型
17．4．1 學習
17．4．2 推理
17．5 子空間形狀模型
17．5．1 概率主成分分析
17．5．2 學習
17．5．3 推理
17．6 三維形狀模型
17．7 形狀和外觀的統計模型
17．7．1 學習
17．7．2 推理
17．8 非高斯統計形狀模型
17．8．1 迴歸PPCA
17．8．2 高斯過程隱變量模型
17．9 鉸接式模型
17．1 0應用
17．1 0．1 三維形變模型
17．1 0．2 三維人體模型
討論
備注
習題
第18章 身份與方式模型
18．1 子空間身份模型
18．1．1 學習
18．1．2 推理
18．1．3 在其他識彆任務中的推理
18．1．4 身份子空間模型的局限性
18．2 概率綫性判彆分析
18．2．1 學習
18．2．2 推理
18．3 非綫性身份模型
18．4 非對稱雙綫性模型
18．4．1 學習
18．4．2 推理
18．5 對稱雙綫性和多綫性模型
18．5．1 學習
18．5．2 推理
18．5．3 多綫性模型
18．6 應用
18．6．1 人臉識彆
18．6．2 紋理建模
18．6．3 動畫閤成
討論
備注
習題
第19章 時序模型
19．1 時序估計框架
19．1．1 推理
19．1．2 學習
19．2 卡爾曼濾波器
19．2．1 推理
19．2．2 改寫測量閤並階段
19．2．3 推理總結
19．2．4 示例
19．2．5 示例
19．2．6 濾波
19．2．7 時序和測量模型
19．2．8 卡爾曼濾波器的問題
19．3 擴展卡爾曼濾波器
19．4 無損卡爾曼濾波器
19．4．1 狀態演化
19．4．2 測量閤並過程
19．5 粒

計算機視覺：洞察世界的機器之眼 在我們數字生活的方方麵麵，從智能手機解鎖麵部識彆到自動駕駛汽車感知周圍環境，再到醫療影像分析中的精準診斷，一個強大的技術正在悄然改變我們的世界——它就是計算機視覺。這項迷人的學科，緻力於賦予計算機“看”和“理解”圖像與視頻的能力，已成為人工智能領域中最具活力和影響力的分支之一。它不僅模擬瞭人類視覺係統的強大功能，更在許多方麵超越瞭我們的生理極限，為科學研究、工業生産、日常生活帶來瞭前所未有的機遇。 一、 計算機視覺的核心：模型、學習與推理 計算機視覺的強大之處，在於其能夠將抽象的數字信息轉化為對現實世界的深刻理解。這一切的實現，離不開三個核心支柱的協同作用：模型、學習和推理。 1. 模型：構建理解世界的框架 模型是計算機視覺的基石，它們為計算機提供瞭理解圖像內容的基本“語言”和“規則”。這些模型可以被看作是經過數學精心設計的“藍圖”，旨在捕捉圖像中的各種特徵和模式。 早期模型：從幾何到統計 在早期，計算機視覺的研究側重於基於幾何原理的模型。例如，通過邊緣檢測算法（如Canny算子）來識彆圖像中的輪廓，通過角點檢測（如Harris角點）來定位關鍵的圖像點，再通過立體視覺技術來重建三維空間。這些方法雖然有效，但對於復雜的、充滿變化的真實世界場景，往往顯得力不從心。 隨後，統計模型開始嶄露頭角。它們利用概率論和統計學的方法來描述圖像特徵的不確定性。例如，高斯混閤模型（GMM）被用於對圖像的像素顔色分布進行建模，而隱馬爾可夫模型（HMM）則在處理視頻序列中的動態變化時發揮瞭重要作用。 特徵工程的時代：SIFT、HOG與LBP 在深度學習崛起之前，特徵工程是構建有效計算機視覺模型的核心。研究人員花費大量精力設計能夠穩定且具有辨識度的特徵描述符，以應對光照變化、視角差異、尺度縮放等挑戰。 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)：尺度不變特徵變換，它能夠檢測並描述圖像中的局部特徵點，這些特徵點在圖像發生尺度、鏇轉、甚至部分光照變化時仍然保持穩定。SIFT特徵的魯棒性使其在圖像匹配、物體識彆和三維重建等任務中錶現齣色。 HOG (Histogram of Oriented Gradients)：方嚮梯度直方圖，HOG特徵主要用於行人檢測等任務。它通過計算圖像局部區域內梯度方嚮的直方圖來描述物體的形狀和輪廓。HOG特徵對光照變化不敏感，且能夠捕捉到物體的形狀信息。 LBP (Local Binary Patterns)：局部二值模式，LBP是一種描述圖像局部紋理的特徵。它通過比較一個像素與其鄰域像素的灰度值來生成一個二值模式，並以此來描述像素周圍的紋理信息。LBP因其計算效率高且對光照變化魯棒而受到青睞。 這些特徵描述符的齣現，使得計算機能夠從原始像素信息中提取齣更有意義的“語言”，從而為後續的分類、識彆任務奠定基礎。 深度學習模型的革新：神經網絡的崛起 近年來，深度學習模型，特彆是捲積神經網絡（CNN），徹底改變瞭計算機視覺的格局。CNN能夠自動從原始圖像數據中學習層次化的特徵，從低級的邊緣、紋理到高級的物體部件乃至整個物體。 AlexNet、VGGNet、ResNet、InceptionNet：這些裏程碑式的CNN架構，通過增加網絡的深度、改進捲積核的設計、引入殘差連接等技術，不斷刷新著圖像分類、物體檢測等任務的性能記錄。它們不僅在準確率上取得瞭顯著提升，更重要的是，它們證明瞭深度學習模型強大的特徵提取和錶示能力。 Transformer在視覺領域的應用：最初在自然語言處理領域取得巨大成功的Transformer模型，也逐漸被引入計算機視覺領域。Vision Transformer (ViT)等模型將圖像分割成小塊（patches），然後將其視為序列輸入到Transformer中，證明瞭Transformer在處理長距離依賴關係方麵的優勢，在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務中展現齣強大的潛力。 這些模型的設計，無論是有監督還是無監督，都旨在捕獲圖像數據的內在結構和語義信息，為計算機賦予更深層次的理解能力。 2. 學習：從數據中提取知識 模型本身隻是一個框架，真正讓計算機“學會”識彆和理解，需要通過學習過程。學習就是讓模型通過分析海量的圖像數據，從中找齣規律、模式和關聯，並不斷優化自身參數，以提升在特定任務上的錶現。 監督學習：導師的指引 監督學習是計算機視覺中最常見的學習範式。在這種模式下，模型需要“有標簽”的數據進行訓練，即每一張圖像都伴隨著一個正確的答案（例如，這張是貓，那張是狗）。模型通過不斷地預測，並與真實標簽進行比較，根據預測的誤差來調整自身的內部參數，從而逐漸學會如何做齣準確的判斷。 訓練集、驗證集、測試集：為瞭評估模型的泛化能力，訓練過程通常會劃分數據集。訓練集用於模型參數的學習，驗證集用於調優模型的超參數和防止過擬閤，而測試集則用於最終評估模型在未見過的數據上的錶現。 損失函數與優化器：損失函數衡量模型預測結果與真實標簽之間的差距，而優化器（如梯度下降、Adam等）則負責根據損失函數的反饋，調整模型的參數，使損失最小化。 無監督學習：自我探索的智慧 在許多場景下，獲取大量標注數據是睏難且昂貴的。無監督學習應運而生，它允許模型在沒有標簽的情況下，從原始數據中發現隱藏的結構和模式。 聚類：將相似的圖像或圖像特徵分組，例如將不同種類的貓圖片聚在一起。 降維：將高維的圖像數據映射到低維空間，保留關鍵信息，以便可視化或進一步處理。 生成對抗網絡 (GANs)：GANs由一個生成器和一個判彆器組成，通過相互博弈來學習生成逼真的圖像。生成器試圖生成以假亂真的圖片，而判彆器則負責區分真實圖片和生成圖片。GANs在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵取得瞭令人驚嘆的成就。 自監督學習：通過設計一些“代理任務”來生成僞標簽，讓模型進行監督學習。例如，讓模型預測圖像的鏇轉角度、填補圖像的缺失部分、或者預測圖像塊的相對位置。這種方式可以在海量無標簽數據上預訓練強大的特徵提取器。 半監督學習與遷移學習：集百傢之所長 半監督學習結閤瞭監督學習和無監督學習的優點，在隻有少量標簽數據的情況下，也能取得較好的效果。遷移學習則利用在某個任務上訓練好的模型，將其知識遷移到另一個相關任務上，極大地節省瞭訓練時間和數據需求。 3. 推理：將知識應用於實踐 當模型通過學習獲得瞭對世界的理解能力後，推理就成為將這些知識應用於實際場景的關鍵。推理階段，模型接收新的、未見過的數據，並根據其學到的知識進行預測、判斷或決策。 分類與識彆：這是最基礎的推理任務。模型接收一張圖像，並將其歸類到預定義的類彆中（例如，識彆齣圖像中的是一隻貓，還是一隻狗）。 檢測與定位：不僅僅是識彆齣物體，還需要在圖像中定位齣物體的位置，並用邊界框標齣。目標檢測模型（如YOLO, Faster R-CNN）能夠同時完成物體的識彆和定位。 分割：將圖像中的每個像素都分配到一個類彆。 語義分割：將圖像中的所有屬於同一類彆的像素標記為同一顔色（例如，將圖像中的所有“天空”像素標記為藍色）。 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，區分圖像中的兩隻不同的貓）。 跟蹤：在視頻序列中，持續地定位和識彆同一個物體。這對於監控、機器人導航等應用至關重要。 姿態估計：識彆齣圖像中人或物體的關鍵點，例如人體的骨骼關節位置，這對於人機交互、運動分析等領域非常有用。 生成：根據給定的輸入（文本描述、另一張圖像等），生成新的圖像。例如，根據文字描述“一隻坐在海灘上的小狗”，生成相應的圖像。 場景理解：不僅僅是識彆單個物體，還包括理解物體之間的關係、場景的上下文信息，例如識彆齣“一個男人正在廚房裏做飯”。 三維重建：從二維圖像恢復齣場景的三維結構，用於虛擬現實、增強現實、機器人導航等。 推理過程的準確性和效率，直接決定瞭計算機視覺係統在實際應用中的實用性。 二、 計算機視覺的廣泛應用領域 計算機視覺的技術早已滲透到我們生活的各個角落，並持續推動著各行各業的創新與發展。 智能交通與自動駕駛：自動駕駛汽車依賴計算機視覺來感知周圍環境，識彆車道綫、交通標誌、行人、其他車輛，並進行導航決策。 安防監控與智能識彆：人臉識彆用於身份驗證和追蹤，行人檢測用於安全預警，異常行為分析用於公共安全。 醫療健康：醫學影像分析，如X光片、CT、MRI的自動判讀，輔助醫生進行疾病診斷，如癌癥檢測、病竈識彆。 工業生産與質量控製：産品缺陷檢測，自動化裝配，機器人視覺引導，大大提高瞭生産效率和産品質量。 零售與電商：智能貨架管理，顧客行為分析，虛擬試穿，個性化推薦，提升購物體驗。 娛樂與媒體：電影特效製作，虛擬現實/增強現實（VR/AR）應用，圖像視頻編輯，遊戲中的角色渲染與交互。 農業：病蟲害檢測，作物生長監測，産量預測，精準農業管理。 機器人技術：機器人通過視覺來感知環境，進行導航、抓取、操作等任務，實現更智能的自主性。 人機交互：手勢識彆，眼球追蹤，語音識彆與圖像結閤，實現更自然直觀的人機交互方式。 三、 挑戰與未來展望 盡管計算機視覺取得瞭巨大的進步，但仍麵臨諸多挑戰。例如，在極端光照、遮擋、模糊等復雜場景下的魯棒性問題，以及對模型可解釋性、公平性和隱私保護的需求。 未來，計算機視覺將繼續朝著更高效、更魯棒、更智能的方嚮發展。多模態融閤（將圖像與文本、音頻等信息結閤）、弱監督與自監督學習的進一步深化、以及端到端模型的持續優化，都將是重要的研究方嚮。隨著算法的不斷完善和算力的飛速提升，計算機視覺必將解鎖更多令人興奮的應用，為構建一個更加智能化、便捷化的世界貢獻力量。它將繼續扮演“機器之眼”的角色，幫助我們以前所未有的方式去感知、理解和重塑我們所處的現實世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格帶著一種獨特的節奏感，它不是那種平鋪直敘的教科書腔調。你會發現作者在關鍵的理論轉摺點會突然加入一些曆史性的迴顧或者哲學層麵的思考，這使得閱讀體驗非常流暢，而不是枯燥的公式堆砌。例如，在討論概率圖模型和貝葉斯推理時，作者巧妙地將其與人類的認知過程聯係起來，使得抽象的概率概念變得更容易被接受。我個人特彆欣賞它在“推理”部分的處理方式，它不僅僅是介紹瞭推理算法本身，更著重於在復雜、不完全信息環境下，如何利用已有的模型進行有效的決策。這體現瞭作者希望讀者不僅是模型的設計者，更是係統的決策者。書中對馬爾可夫隨機場（MRF）和條件隨機場（CRF）的介紹非常細緻，結閤實例展示瞭它們在早期的圖像平滑和結構預測中的強大能力，這對於理解後續圖形學和深度學習中潛在的結構約束非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書的後半部分在處理現代深度學習模型方麵，展現齣瞭遠超預期的深度和廣度。很多教材要麼過於偏重理論推導，讓人望而卻步；要麼過於追求最新的模型堆砌，缺乏對核心思想的提煉。這本書恰好找到瞭一個很好的平衡點。它不僅詳細剖析瞭捲積網絡（CNN）的結構演變，比如從LeNet到ResNet的關鍵創新點，而且用非常直觀的圖示解釋瞭殘差連接和注意力機製背後的直覺。更讓我驚喜的是，作者沒有止步於圖像分類，而是深入探討瞭目標檢測（如R-CNN係列到YOLO的演變）和語義分割等復雜任務。他們對不同框架的權衡（速度與精度的取捨）分析得鞭闢入裏。讀到關於不確定性量化和模型可解釋性的章節時，我深感作者的視野開闊，他們認識到“推理”在實際應用中的重要性，不僅僅是追求更高的準確率分數。對於已經有一定機器學習基礎，希望深入理解前沿視覺係統如何構建的工程師或研究生來說，這部分內容是極具價值的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的一點是它對“模型”和“學習”之間關係的深刻探討。它沒有將兩者割裂開來，而是展示瞭一個動態的、相互促進的過程。作者花費瞭不少篇幅討論如何設計一個具有良好先驗信息的模型結構，使其能更有效地從數據中學習到有用的錶示。這種對模型結構設計原則的討論，遠比簡單介紹現有模型的參數設置要深刻得多。比如，他們討論瞭如何通過正則化手段來引導模型學習更具泛化能力的特徵，以及不同損失函數如何影響模型的最終決策邊界。這種從“設計哲學”層麵齣發的講解，使得即便是對於一些已經掌握瞭基本訓練流程的讀者來說，也能獲得啓發，思考自己當前使用的模型是否真的滿足瞭任務的內在需求。它迫使讀者跳齣僅僅調參的怪圈，迴歸到理解問題的本質，並據此構建最閤適的工具。這本書的價值在於它教會瞭我們如何思考視覺問題的解決方案，而不僅僅是提供現成的“配方”。

評分☆☆☆☆☆

從裝幀和排版來看，這本書的質量非常高，這對於一本技術書籍來說至關重要，畢竟長時間閱讀需要一個友好的界麵。字體和圖錶的清晰度無可挑剔，尤其是在展示那些復雜的網絡結構圖和數學推導過程時，每一個符號都清晰可辨，沒有齣現常見的印刷模糊問題。我在閱讀過程中發現，書中的代碼示例（如果有的話，我指的是在理論講解旁邊的僞代碼或簡潔Python示例）都經過瞭精心的格式化，非常便於對照文本進行思考和驗證。此外，章節之間的過渡處理得非常自然，作者總能在結束一個主題時，留下一個引人深思的問題，引導讀者自然而然地進入下一個更深層次的探討。這種設計極大地減少瞭閱讀疲勞，讓長時間沉浸在復雜的算法細節中也變得不那麼費力。它給我的直觀感受是，齣版方對內容質量的把控非常嚴格，體現瞭對專業讀者的尊重。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在引言部分展現瞭令人印象深刻的清晰度，尤其是在描述他們如何看待“計算機視覺”這個宏大領域時。他們似乎沒有試圖在一開始就給齣包羅萬象的定義，而是非常務實地從一個核心問題齣發：我們如何讓機器“看懂”世界？我特彆欣賞他們對早期基於幾何的方法和現代基於統計/深度學習方法的對比，這種處理方式讓初學者能夠建立一個堅實的知識框架，而不是直接被復雜的數學公式淹沒。書中對基礎概念的鋪陳非常紮實，比如對圖像形成過程的物理學解釋，雖然這部分內容在一些經典教材中也能找到，但這裏的闡述更注重與後續算法的銜接性，讓人感覺每一步都是為瞭最終目標服務的。後續章節中對特徵提取的討論，從SIFT到更抽象的錶示，都伴隨著對這些特徵的局限性和應用場景的深入分析。這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師在引導你探索這個領域的發展脈絡。對於希望係統性打好基礎，理解“為什麼”而不是僅僅停留在“怎麼做”的讀者來說，前幾章的鋪墊是至關重要的財富。

評分☆☆☆☆☆

現在圖像深度學習那麼火，必須學習下

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

書還挺好的

評分☆☆☆☆☆

很不錯，正好需要，課題研究用，屯點備用，應該能派上用場。

評分☆☆☆☆☆

很有用的書籍。經典。基礎很詳細。

評分☆☆☆☆☆

書很好，很有收藏價值

評分☆☆☆☆☆

物流速度快，書本質量好，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

好啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

評分☆☆☆☆☆

書本不錯，價錢閤適，之後在看