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（已有0条评价） - 电子书：深度学习之图像识别：核心技术与案例实战
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基本信息
编辑推荐
奇虎360,陌陌资深工程师力作,6年心得分享,4位大咖力荐.深度学习核心理论,数据与模型可视化,模型压缩与优化.图像分类,图像分割,目标检测的三大核心技术,八大经典案例
编辑推荐：
奇虎360人工智能研究院/陌陌深度学习实验室资深工程师力作
凝聚作者6余年的深度学习研究心得，业内4位大咖鼎力推荐
涵盖深度学习核心理论、数据与模型可视化、模型压缩与优化等内容
详解图像分类、图像分割和目标检测的三大核心技术和八大经典案例
业内4位大咖力荐：
鲁华祥中科院半导体研究所研究员
陈强360人工智能研究院技术副总监
邱学侃作业盒子AI算法科学家
杨世才浙江大学计算机系博士后
内容简介
书籍
计算机书籍
本书是一本讲述深度学习在计算机视觉领域的书籍，为机器学习和深度学习相关领域中需要学习图像识别和处理技术的读者量身定做。本书非常详尽地讲述了深度学习的各个知识点，包括深度学习卷积神经网络的理论知识、深度学习中的数据，以及图像分类、图像分割和目标检测等三大图像基础应用；另外还介绍了深度学习的数据可视化和模型可视化、深度学习中的常用损失函数、模型压缩以及深度学习模型部署的前后端基础知识。
本书从第4章开始，每章都配置有一到两个难易程度不同的案例，让读者在实践中更好地掌握相关领域的技术细节。读者在读完每章的理论知识后，就可以紧接着进行实践，并在已有代码的基础上进行修改和改进，从而理论与实践结合进行系统性的学习。
计算机书籍
本书是一本讲述深度学习在计算机视觉领域的书籍，为机器学习和深度学习相关领域中需要学习图像识别和处理技术的读者量身定做。本书非常详尽地讲述了深度学习的各个知识点，包括深度学习卷积神经网络的理论知识、深度学习中的数据，以及图像分类、图像分割和目标检测等三大图像基础应用；另外还介绍了深度学习的数据可视化和模型可视化、深度学习中的常用损失函数、模型压缩以及深度学习模型部署的前后端基础知识。
本书从第4章开始，每章都配置有一到两个难易程度不同的案例，让读者在实践中更好地掌握相关领域的技术细节。读者在读完每章的理论知识后，就可以紧接着进行实践，并在已有代码的基础上进行修改和改进，从而理论与实践结合进行系统性的学习。
目录
前言
第1章 神经网络基础 1
1.1 神经网络的生物基础与数学模型 1
1.1.1 神经元 1
1.1.2 感知机 2
1.1.3 BP算法 6
1.2 卷积神经网络基础 10
1.2.1 卷积神经网络的基本结构 11
1.2.2 卷积与权值共享 13
1.2.3 感受野与池化 14
第2章 深度学习优化基础 17
2.1 深度学习主流开源框架 17
2.1.1 Caffe简介 18
2.1.2 TensorFlow简介 18
2.1.3 PyTorch简介 19
2.1.4 Theano简介 20
2.1.5 Keras简介 20
2.1.6 MXNet简介 21
2.1.7 Chainer简介 21
2.2 网络优化参数 22
第1章 神经网络基础 1
1.1 神经网络的生物基础与数学模型 1
1.1.1 神经元 1
1.1.2 感知机 2
1.1.3 BP算法 6
1.2 卷积神经网络基础 10
1.2.1 卷积神经网络的基本结构 11
1.2.2 卷积与权值共享 13
1.2.3 感受野与池化 14
第2章 深度学习优化基础 17
2.1 深度学习主流开源框架 17
2.1.1 Caffe简介 18
2.1.2 TensorFlow简介 18
2.1.3 PyTorch简介 19
2.1.4 Theano简介 20
2.1.5 Keras简介 20
2.1.6 MXNet简介 21
2.1.7 Chainer简介 21
2.2 网络优化参数 22
前言
机器学习、深度学习、人工智能，这些关键词在最近几年“声名鹊起”。以深度学习为代表的无监督机器学习技术在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域里频频取得新的突破。但深度学习其实并不是一门全新的学科，其历史可以追溯到20世纪40年代。
深度学习背后的核心技术包括神经网络的结构设计和最优化方法等，其理论体系虽然有一定进展但是尚不完备。可以说，当前的主流深度学习技术是一门应用性极强的工程技术，这种尚不完备的理论加上具有较高门槛的应用工程特点，对于初学者来说具有一定的困难。如何系统性地了解理论知识，又能够紧随理论进行全面的实践，成为一名合格的图像处理领域的深度学习算法工程师，这是本书所要解决的问题。
笔者有超过6年的图像行业背景，最近几年也多以深度学习技术为基础进行相关项目的开发，在多年的知识积累和项目实践中，总结出了大量的经验，浓缩成了这本书。本书从深度学习的背景和基础理论开始讲起，然后介绍了深度学习中的数据及图像处理中的几大重要方向，并介绍了神经网络的可视化、优化目标、模型的优化和模型的线上部署。
本书内容由浅入深，讲解图文并茂，紧随工业界和学术界的最新发展，理论和实践紧密结合，给出了大量的图表与案例分析。本书抛开了过多的数学理论，完整地剖析了深度学习在图像处理领域中各个维度的重要技术，而不是只停留于理论的阐述和简单的结果展示，更是从夯实理论到完成实战一气呵成。相信读者跟随着本书进行学习，将会对深度学习领域的图像处理技术和其在实际开发中的应用有更深的理解。
本书特色
1．内容全面，紧跟最新技术发展
本书内容涵盖了深度学习的理论知识、数据获取与增强，以及深度学习在图像分类、分割和检测这三大基础研究领域中的发展、数据与模型的可视化、优化目标、模型压缩与部署等相关知识，基本上囊括了深度学习在图像开发中所必须要掌握的大部分基础知识。
2．深度与广度兼具
本书在讲解每个知识点时力求详尽，而且紧密结合了学术界与工业界相关技术的最新发展。这样的安排既注重知识的广度，也兼具知识的深度，可以为图像处理领域中的从业者提供系统性的学习指导。
3．理论与实践案例紧密结合
本书不仅对理论知识进行了阐述，而且还给出了大量的实践内容，以帮助读者提高实际的动手能力。除了第1、2章主要介绍了深度学习的基础理论外，后续章节则大多采用了先系统介绍该章涉及知识的发展现状，然后有针对性地设计了一到两个实践案例带领读者学习，有较好的学习效果。
4．参考了不同层次学习者的意见
本书若干内容的简化版本已在笔者运营的公众号平台上接受了不同层次读者的反馈，力求知识的完备性和准确性；另外，本书有多位编写者参与，他们或理论见长，或善于动手，让本书从不同层面得到了广泛的意见，可以满足不同人群的学习需求。
本书内容
第1章神经网络基础，首先介绍了神经网络的生物基础与数学模型，然后介绍了卷积神经网络的基础知识，这也是当前深度学习模型的基础。
第2章深度学习优化基础，首先介绍了深度学习主流开源框架，如Caffe、TensorFlow、Pytorch和Theano等，并对其特点与性能做了对比；然后介绍了网络优化参数，包括激活函数、正则化方法和归一化方法等。本章旨在让大家对深度卷积神经网络有一个较为全面的认识，给后续章节的学习打好基础。
第3章深度学习中的数据，首先介绍了深度学习发展过程中的几个数据集，给读者展示了数据集对深度学习的重要性；然后介绍了几大重要发展方向中的数据集；接着讲述了数据增强的方法；最后讲述了数据的收集、整理及标注等相关问题。
第4章图像分类，首先介绍了图像分类的基础、基于深度学习的图像分类研究方法及发展现状，以及图像分类任务中的挑战；然后以一个移动端的基准模型为例，展示了图像分类任务的实践流程；最后介绍了一个细粒度级别的图像分类任务，以一个较高的基准模型，展示了较难的图像分类任务训练参数的调试技巧。
第5章图像分割，首先介绍了从阈值法到活动轮廓模型的传统图像分割方法；然后介绍了基于深度学习的图像分割方法的基本原理与核心技术；接着讲述了一个移动端的实时图像分割任务，该任务以MobileNet为基准模型，展示了图像硬分割任务实践的完整流程；最后介绍了一个更加复杂的肖像换背景的任务，展示了图像软分割任务的基本流程和应用场景。
第6章目标检测，首先介绍了目标检测的基础和基本流程，并讲述了一个经典的V-J目标检测框架；然后介绍了基于深度学习的目标检测任务的研究方法与发展现状，并分析了目标检测中的核心技术；最后给出了一个目标检测任务实例，通过分析faster rcnn的源代码，使用该框架自带的VGG CNN 1024网络完成训练和测试，并总结目标检测中的难点。
深度学习背后的核心技术包括神经网络的结构设计和最优化方法等，其理论体系虽然有一定进展但是尚不完备。可以说，当前的主流深度学习技术是一门应用性极强的工程技术，这种尚不完备的理论加上具有较高门槛的应用工程特点，对于初学者来说具有一定的困难。如何系统性地了解理论知识，又能够紧随理论进行全面的实践，成为一名合格的图像处理领域的深度学习算法工程师，这是本书所要解决的问题。
笔者有超过6年的图像行业背景，最近几年也多以深度学习技术为基础进行相关项目的开发，在多年的知识积累和项目实践中，总结出了大量的经验，浓缩成了这本书。本书从深度学习的背景和基础理论开始讲起，然后介绍了深度学习中的数据及图像处理中的几大重要方向，并介绍了神经网络的可视化、优化目标、模型的优化和模型的线上部署。
本书内容由浅入深，讲解图文并茂，紧随工业界和学术界的最新发展，理论和实践紧密结合，给出了大量的图表与案例分析。本书抛开了过多的数学理论，完整地剖析了深度学习在图像处理领域中各个维度的重要技术，而不是只停留于理论的阐述和简单的结果展示，更是从夯实理论到完成实战一气呵成。相信读者跟随着本书进行学习，将会对深度学习领域的图像处理技术和其在实际开发中的应用有更深的理解。
本书特色
1．内容全面，紧跟最新技术发展
本书内容涵盖了深度学习的理论知识、数据获取与增强，以及深度学习在图像分类、分割和检测这三大基础研究领域中的发展、数据与模型的可视化、优化目标、模型压缩与部署等相关知识，基本上囊括了深度学习在图像开发中所必须要掌握的大部分基础知识。
2．深度与广度兼具
本书在讲解每个知识点时力求详尽，而且紧密结合了学术界与工业界相关技术的最新发展。这样的安排既注重知识的广度，也兼具知识的深度，可以为图像处理领域中的从业者提供系统性的学习指导。
3．理论与实践案例紧密结合
本书不仅对理论知识进行了阐述，而且还给出了大量的实践内容，以帮助读者提高实际的动手能力。除了第1、2章主要介绍了深度学习的基础理论外，后续章节则大多采用了先系统介绍该章涉及知识的发展现状，然后有针对性地设计了一到两个实践案例带领读者学习，有较好的学习效果。
4．参考了不同层次学习者的意见
本书若干内容的简化版本已在笔者运营的公众号平台上接受了不同层次读者的反馈，力求知识的完备性和准确性；另外，本书有多位编写者参与，他们或理论见长，或善于动手，让本书从不同层面得到了广泛的意见，可以满足不同人群的学习需求。
本书内容
第1章神经网络基础，首先介绍了神经网络的生物基础与数学模型，然后介绍了卷积神经网络的基础知识，这也是当前深度学习模型的基础。
第2章深度学习优化基础，首先介绍了深度学习主流开源框架，如Caffe、TensorFlow、Pytorch和Theano等，并对其特点与性能做了对比；然后介绍了网络优化参数，包括激活函数、正则化方法和归一化方法等。本章旨在让大家对深度卷积神经网络有一个较为全面的认识，给后续章节的学习打好基础。
第3章深度学习中的数据，首先介绍了深度学习发展过程中的几个数据集，给读者展示了数据集对深度学习的重要性；然后介绍了几大重要发展方向中的数据集；接着讲述了数据增强的方法；最后讲述了数据的收集、整理及标注等相关问题。
第4章图像分类，首先介绍了图像分类的基础、基于深度学习的图像分类研究方法及发展现状，以及图像分类任务中的挑战；然后以一个移动端的基准模型为例，展示了图像分类任务的实践流程；最后介绍了一个细粒度级别的图像分类任务，以一个较高的基准模型，展示了较难的图像分类任务训练参数的调试技巧。
第5章图像分割，首先介绍了从阈值法到活动轮廓模型的传统图像分割方法；然后介绍了基于深度学习的图像分割方法的基本原理与核心技术；接着讲述了一个移动端的实时图像分割任务，该任务以MobileNet为基准模型，展示了图像硬分割任务实践的完整流程；最后介绍了一个更加复杂的肖像换背景的任务，展示了图像软分割任务的基本流程和应用场景。
第6章目标检测，首先介绍了目标检测的基础和基本流程，并讲述了一个经典的V-J目标检测框架；然后介绍了基于深度学习的目标检测任务的研究方法与发展现状，并分析了目标检测中的核心技术；最后给出了一个目标检测任务实例，通过分析faster rcnn的源代码，使用该框架自带的VGG CNN 1024网络完成训练和测试，并总结目标检测中的难点。
媒体评论
大咖力荐
本书是一个在深度学习图像识别领域工作多年的有为青年，根据自身经历和经验，以理论结合案例的形式系统讲述该领域各大方向研究方法的好书，值得大家阅读。
——中国科学院半导体研究所研究员鲁华祥
一个好的算法工程师必然需要扎实的理论基础和丰富的实战经验。本书介绍了计算机视觉领域近几年的一些最新进展，并翔实地阐述了如何完成一些工业界实用且通用的视觉任务。想要成为计算机视觉算法工程师的读者，可以将本书作为教材系统阅读，跟随作者的引领，在实践中提高自己的能力。
——360人工智能研究院技术副总监陈强
深度学习在过去的几年间多次刷新了图像识别与分析领域的技术高度，深刻改变了该领域的技术方法论。言有三的这本书是一个很好的敲门砖，对图像识别领域中多个实际任务的数据集、任务目标、基本方法和工具框架都进行了详细介绍。读者朋友可以通过阅读本书快速理解深度学习的基础概念和理论，并能够根据相关的实战案例介绍亲自动手实践，从而提高学习效率，提升学习效果。
——作业盒子AI算法科学家邱学侃
本书涵盖了深度学习在图像识别领域的诸多内容，行文风格简洁，内容通俗易懂，案例丰富，实用性很强，适合没有相关基础但对深度学习和图像识别研究感兴趣的初学者阅读和实践，也适合对相关技术方向感兴趣的从业人员参考和借鉴。
——浙江大学计算机系博士后杨世才
本书是一个在深度学习图像识别领域工作多年的有为青年，根据自身经历和经验，以理论结合案例的形式系统讲述该领域各大方向研究方法的好书，值得大家阅读。
——中国科学院半导体研究所研究员鲁华祥
一个好的算法工程师必然需要扎实的理论基础和丰富的实战经验。本书介绍了计算机视觉领域近几年的一些最新进展，并翔实地阐述了如何完成一些工业界实用且通用的视觉任务。想要成为计算机视觉算法工程师的读者，可以将本书作为教材系统阅读，跟随作者的引领，在实践中提高自己的能力。
——360人工智能研究院技术副总监陈强
深度学习在过去的几年间多次刷新了图像识别与分析领域的技术高度，深刻改变了该领域的技术方法论。言有三的这本书是一个很好的敲门砖，对图像识别领域中多个实际任务的数据集、任务目标、基本方法和工具框架都进行了详细介绍。读者朋友可以通过阅读本书快速理解深度学习的基础概念和理论，并能够根据相关的实战案例介绍亲自动手实践，从而提高学习效率，提升学习效果。
——作业盒子AI算法科学家邱学侃
本书涵盖了深度学习在图像识别领域的诸多内容，行文风格简洁，内容通俗易懂，案例丰富，实用性很强，适合没有相关基础但对深度学习和图像识别研究感兴趣的初学者阅读和实践，也适合对相关技术方向感兴趣的从业人员参考和借鉴。
——浙江大学计算机系博士后杨世才
