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深度学习与计算机视觉PDF电子版-深度学习与计算机视觉算法原理框架应用与代码实现

深度学习与计算机视觉PDF电子版-深度学习与计算机视觉算法原理框架应用与代码实现

编辑点评:

深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现全面介绍了深度学习及计算机视觉中基础的知识,并结合常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域,在讲解原理的基础上,通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力,而不是枯燥和深奥原理的堆砌

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西门子高级研究员田疆博士作序力荐!Google软件工程师吕佳楠力、英伟达高级工程师华远志、理光软件研究院研究员钟诚博士力荐!

作者拥有超过5年的机器学习研发经验,目前在京东专注于深度学习和计算机视觉算法的研发。

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注重原理和上手实战,让读者不仅能理解算法背后的思想,还能具备独立开发基于深度学习的计算机视觉算法的能力。

原理讲解通俗易懂,能通过图文定性讲解的就尽量不用公式,不可避免要用公式的地方尽量让公式作为图文讲解的辅助手段。

结合常见的应用场景,通过大量有趣、实用的实例和原创代码,带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力。

从第7章开始的所有实例都基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNet,其中包含了作者原创的大量代码和搜集的数据。

内容简介

本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中基础的知识,并结合常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程,本书在讲解原理的基础上,通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力,而不是枯燥和深奥原理的堆砌。

全书共13章,分为2篇。第1篇基础知识,介绍了人工智能发展历程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构,最后对前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲,介绍了Python基础、OpneCV基础、简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。本书从第5章开始包含很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNet,其中包含作者原创的大量代码和搜集的数据,这些代码和作者训练好的部分模型已分享到本书github页面上供读者自行下载。

本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读本书要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力,并需要读者了解Linux的基本使用。

本书内容

本书共13章,分为2篇。

第1篇 基础知识

第1章从历史讲起,介绍了深度学习和计算机视觉的基础概念和常见应用。

第2章介绍了最基础的数学知识,包括线性代数、概率、高维空间、卷积和数学优化。

第3章以神经网络为重点,讲解了机器学习和数据的基础知识。

第4章在第3章的基础上,介绍了卷积神经网络的概念、原理和一些常见结构。

第2篇 实例精讲

第5章介绍Python基础,并通过小例子介绍了NumPy和matplotlib的基本使用。

第6章介绍了基于Python的OpenCV使用,并动手实现了数据增加小工具和物体框标注小工具。

第7章分别通过MXNet和Caffe实现了最简单的神经网络,以及结果的可视化。

第8章从头开始一步步基于MNIST数据集,分别实现了基于MXNet和Caffe的卷积神经网络模型用于手写数字识别,并介绍了如何测试和评估模型。

第9章实现了一个基于Caffe的用卷积神经网络做回归的例子,并介绍了如何制作HDF5格式数据,如何用GPU批量对数据进行运算,以及如何实现可视化训练的模型。

第10章首先实现了一个图片爬虫用于搜集图片数据,并以美食图片分类为例子一步步讲解如何基于Caffe实现迁移学习。然后在此基础上进一步讲解了如何对数据进行预处理,如何使用混淆矩阵、P-R和ROC曲线,最后介绍了如何实现可视化卷积神经网络对输入图片的响应。

第11章针对R-CNN系和YOLO/SSD系这两类算法,简要介绍了基于深度学习的目标检测算法的发展史,并给出了基于MXNet的SSD检测算法实例,以及分析了结果的可视化。

第12章介绍了度量学习的基本概念,并从图片开始,一步步实现了基于Caffe的Siamese网络,还实现了基于τ-SNE的结果可视化。

第13章讲解了最基本的图像风格迁移算法,并给出了基于MXNet的图像风格迁移例子,读者可以用自己喜欢的图片做出算法生成的艺术作品。

本书特色

注重原理和上手实战。力求读者在阅读本书后,不仅能了解常见算法背后的思想,还能具备独立开发常见的基于深度学习的计算机视觉算法的能力。

原理讲解通俗易懂。本书能通过文字定性讲解的就不用计算和公式,能用图表述的就不用文字。公式虽然不可避免,但尽量做到公式是讲解和图示的辅助,而不是需要细致理解的部分。

大量原创代码和图示。本书结合作者在实际工作中的经验,将入门实战的例子和其他示例力求做到实用性和趣味性并存,并将代码分享到本书的github页面上供读者下载。

深度学习与计算机视觉算法原理框架应用与代码实现截图

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