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本書專注于深度學習在圖像識別領域的應用。不僅詳細講解了各種模型的理論知識，還為讀者提供了豐富的實踐操作指南。旨在為讀者提供一個從基礎到高級的全方位指導，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算機視覺領域的現(xiàn)狀，第2章和第3章是編程基礎章節(jié)，有基礎的同學可以跳過閱讀。第4章和第5章詳細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)中常用的輕量級卷積模型。第7章和第8章對現(xiàn)階段前沿的圖像識別模型進行講解。
本書適合對圖像識別領域感興趣的本科生、研究生及圖像識別從業(yè)者。對于新入門的同學，本書提供了豐富的預備知識，而對于有經(jīng)驗的讀者，可以直接跳入高級章節(jié)。

隨著技術的迅速發(fā)展，深度學習已經(jīng)從一個邊緣領域轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代技術革命的核心。在這個浪潮中，圖像識別顯得尤為重要，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手機到高級的醫(yī)療圖像分析，再到自動駕駛汽車的視覺系統(tǒng)。

決定寫這本書時，筆者首先考慮到了這個領域的巨大潛力和廣闊的應用前景，但更重要的是，筆者意識到當前市場上的大部分教材太過專業(yè)化，難以被初學者所接受；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這個空白，為所有對圖像識別感興趣的讀者提供一個全面而深入的指南。

本書既包含了基礎知識，為初學者鋪設堅實的基礎，也涵蓋了高級主題，供有經(jīng)驗的研究者或從業(yè)者探索。本書將從圖像識別的歷史和發(fā)展趨勢開始，然后逐步深入每個主題，確保讀者可以從中得到真正有價值的知識。

隨著深度學習技術的進步，圖像識別的門檻正在逐漸降低，但這也意味著，為了在這個領域脫穎而出，需要更深入的知識和更強大的技能。筆者希望本書能夠成為讀者學習和進步的伴侶，幫助讀者走在這條充滿機遇和挑戰(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域的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)和展望。

第2章：指導讀者進行深度學習的環(huán)境配置。

第3章：介紹編程語言Python和深度學習框架PyTorch的基礎知識。

第4章：深入探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及其在圖像識別中的應用。

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任務的基準模型。

第6章：關注輕量級的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以及這些模型在工業(yè)部署中所具有的重要價值。

第7章：深入探索起源于NLP領域的Transformer模型在圖像識別中的應用，以及其如何挑戰(zhàn)了卷積在計算機視覺領域的主導地位。

第8章： Transformer與卷積算法的碰撞引起了CV領域?qū)＜覍λ惴ǖ闹匦滤伎�。他們發(fā)現(xiàn)基于原始神經(jīng)網(wǎng)絡模型(MLP)同樣可以達到不錯的圖像識別效果。本章就介紹了這些基于原始神經(jīng)網(wǎng)絡算法的圖像識別模型，并對之前的算法進行對比和評價。

閱讀建議

初學者可以從第1章開始，逐步建立對圖像識別和深度學習的基礎理解，然后按章節(jié)的推進順序逐漸深入。特別是第2章和第3章，為讀者提供了實際操作的起點，介紹了如何配置深度學習環(huán)境及編程基礎。

對于已經(jīng)對深度學習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，讓讀者對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡有更全面的了解，而第6~8章則探討了圖像識別領域的最新進展和趨勢，對于那些希望進一步研究或在實際工作中應用這些技術的專業(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)驗的研究者都可按照自己的節(jié)奏和興趣選擇章節(jié)進行閱讀。全書各章都有詳盡的參考資料和實踐建議，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、鼓勵我和為這本書提供寶貴建議的人。沒有你們，這本書將不會成為現(xiàn)實。

感謝佟天旭、徐梓源、劉慕晴、李永昊對本書內(nèi)容的整理、校對和修改。

感謝吳駿文、孫衍哲、馬程遠、劉子瑞對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了生活中的瑣事，使我可以全身心地投入寫作。

由于時間倉促，書中難免存在不妥之處，請讀者見諒，并提寶貴意見。

于浩文
2023年8月