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本書專注于深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用。不僅詳細(xì)講解了各種模型的理論知識(shí)，還為讀者提供了豐富的實(shí)踐操作指南。旨在為讀者提供一個(gè)從基礎(chǔ)到高級(jí)的全方位指導(dǎo)，涵蓋2012至2023間的經(jīng)典和前沿模型。
本書在第1章介紹人工智能在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的現(xiàn)狀，第2章和第3章是編程基礎(chǔ)章節(jié)，有基礎(chǔ)的同學(xué)可以跳過閱讀。第4章和第5章詳細(xì)講解卷積算法和基于卷積算法具有里程碑意義的模型。第6章介紹工業(yè)中常用的輕量級(jí)卷積模型。第7章和第8章對(duì)現(xiàn)階段前沿的圖像識(shí)別模型進(jìn)行講解。
本書適合對(duì)圖像識(shí)別領(lǐng)域感興趣的本科生、研究生及圖像識(shí)別從業(yè)者。對(duì)于新入門的同學(xué)，本書提供了豐富的預(yù)備知識(shí)，而對(duì)于有經(jīng)驗(yàn)的讀者，可以直接跳入高級(jí)章節(jié)。

隨著技術(shù)的迅速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)從一個(gè)邊緣領(lǐng)域轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代技術(shù)革命的核心。在這個(gè)浪潮中，圖像識(shí)別顯得尤為重要，它已經(jīng)滲透到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷鎻暮唵蔚拿娌拷怄i手機(jī)到高級(jí)的醫(yī)療圖像分析，再到自動(dòng)駕駛汽車的視覺系統(tǒng)。

決定寫這本書時(shí)，筆者首先考慮到了這個(gè)領(lǐng)域的巨大潛力和廣闊的應(yīng)用前景，但更重要的是，筆者意識(shí)到當(dāng)前市場(chǎng)上的大部分教材太過專業(yè)化，難以被初學(xué)者所接受；或者內(nèi)容過于淺顯，無法滿足專業(yè)人員的需求，因此，筆者希望本書能夠填補(bǔ)這個(gè)空白，為所有對(duì)圖像識(shí)別感興趣的讀者提供一個(gè)全面而深入的指南。

本書既包含了基礎(chǔ)知識(shí)，為初學(xué)者鋪設(shè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，也涵蓋了高級(jí)主題，供有經(jīng)驗(yàn)的研究者或從業(yè)者探索。本書將從圖像識(shí)別的歷史和發(fā)展趨勢(shì)開始，然后逐步深入每個(gè)主題，確保讀者可以從中得到真正有價(jià)值的知識(shí)。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，圖像識(shí)別的門檻正在逐漸降低，但這也意味著，為了在這個(gè)領(lǐng)域脫穎而出，需要更深入的知識(shí)和更強(qiáng)大的技能。筆者希望本書能夠成為讀者學(xué)習(xí)和進(jìn)步的伴侶，幫助讀者走在這條充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)的道路上。

本書主要內(nèi)容

第1章：概述人工智能在視覺領(lǐng)域的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)和展望。

第2章：指導(dǎo)讀者進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的環(huán)境配置。

第3章：介紹編程語言Python和深度學(xué)習(xí)框架PyTorch的基礎(chǔ)知識(shí)。

第4章：深入探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在圖像識(shí)別中的應(yīng)用。

第5章：呈現(xiàn)了一系列卷積算法的里程碑模型，并探討它們?yōu)楹纬蔀橐曈X任務(wù)的基準(zhǔn)模型。

第6章：關(guān)注輕量級(jí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以及這些模型在工業(yè)部署中所具有的重要價(jià)值。

第7章：深入探索起源于NLP領(lǐng)域的Transformer模型在圖像識(shí)別中的應(yīng)用，以及其如何挑戰(zhàn)了卷積在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的主導(dǎo)地位。

第8章： Transformer與卷積算法的碰撞引起了CV領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)算法的重新思考。他們發(fā)現(xiàn)基于原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(MLP)同樣可以達(dá)到不錯(cuò)的圖像識(shí)別效果。本章就介紹了這些基于原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識(shí)別模型，并對(duì)之前的算法進(jìn)行對(duì)比和評(píng)價(jià)。

閱讀建議

初學(xué)者可以從第1章開始，逐步建立對(duì)圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理解，然后按章節(jié)的推進(jìn)順序逐漸深入。特別是第2章和第3章，為讀者提供了實(shí)際操作的起點(diǎn)，介紹了如何配置深度學(xué)習(xí)環(huán)境及編程基礎(chǔ)。

對(duì)于已經(jīng)對(duì)深度學(xué)習(xí)編程有一定了解的讀者可跳過前3章，第4章和第5章將講解更深入的知識(shí)，讓讀者對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更全面的了解，而第6~8章則探討了圖像識(shí)別領(lǐng)域的最新進(jìn)展和趨勢(shì)，對(duì)于那些希望進(jìn)一步研究或在實(shí)際工作中應(yīng)用這些技術(shù)的專業(yè)人士來講，這些章節(jié)尤為重要。

總之，無論是新手還是有經(jīng)驗(yàn)的研究者都可按照自己的節(jié)奏和興趣選擇章節(jié)進(jìn)行閱讀。全書各章都有詳盡的參考資料和實(shí)踐建議，以確保讀者能夠充分利用這本書的內(nèi)容。

資源下載提示

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致謝

感謝所有支持我、鼓勵(lì)我和為這本書提供寶貴建議的人。沒有你們，這本書將不會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。

感謝佟天旭、徐梓源、劉慕晴、李永昊對(duì)本書內(nèi)容的整理、校對(duì)和修改。

感謝吳駿文、孫衍哲、馬程遠(yuǎn)、劉子瑞對(duì)本書格式的編輯和整理。

感謝我的家人，尤其是我的妻子，在我寫作過程中承擔(dān)了生活中的瑣事，使我可以全身心地投入寫作。

由于時(shí)間倉促，書中難免存在不妥之處，請(qǐng)讀者見諒，并提寶貴意見。

于浩文
2023年8月