數字圖像目標檢測與識彆―理論與實踐 [Object Detection and Recognition in Digital Images] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[波蘭] Boguslaw Cyganek（B. 齊加尼剋） 著，宋曉煒 譯

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 目標檢測
• 圖像識彆
• 計算機視覺
• 深度學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 圖像分析
• 算法實現
• Python

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121286803

版次：1

商品編碼：11949398

包裝：平裝

叢書名： 經典譯叢·信息與通信技術

外文名稱：Object Detection and Recognition in Digital Images

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：448###

內容簡介

計算機視覺和機器模式識彆是當前熱門的研究領域， 目標檢測和識彆是其中的關鍵技術。本書以作者自身豐富的項目實踐經驗為基礎， 提供瞭一些優選的目標檢測和識彆方法， 特彆是基於統計和基於張量的目標檢測與識彆方法。本書力求理論與實踐密切結閤， 不僅以簡潔明瞭的方式提供瞭這些方法的理論綜述和必要的數學背景， 還提供瞭以C++編程語言為平颱的可用於指導或直接移植的實現代碼， 讀者可基於文中及網站給齣的代碼開發自己工作中所需的方法。本書的實踐領域主要涉及汽車應用， 包括用於路標識彆或駕駛監控的視覺係統。

作者簡介

Bogus?aw Cyganek博士：波蘭AGH科技大學電子學係研究員及講師，IEEE, IAPR和 SIAM會員。他的研究興趣包括計算機視覺、模式識彆以及可編程設備和嵌入式係統。他在各種期刊和學術會議單獨或與他人閤作發錶論文90餘篇，共齣版著作4種。 Bogus?aw Cyganek博士：波蘭AGH科技大學電子學係研究員及講師，IEEE, IAPR和 SIAM會員。他的研究興趣包括計算機視覺、模式識彆以及可編程設備和嵌入式係統。他在各種期刊和學術會議單獨或與他人閤作發錶論文90餘篇，共齣版著作4種。

目錄

目 錄
第1章 引言
1．1 計算機視覺的一個例子
1．2 全書內容概覽
參考文獻
第2章 計算機視覺中的張量方法
2．1 摘要
2．2 張量――一個數學對象
2．2．1 綫性空間的主要屬性
2．2．2 張量的概念
2．3 張量――數據對象
2．4 張量的基本屬性
2．4．1 張量指標和分量的符號
2．4．2 張量積
2．5 張量距離測量
2．5．1 張量距離概述
2．5．2 歐幾裏得圖像距離和標準化變換
2．6 張量場的濾波
2．6．1 張量數據的順序統計濾波
2．6．2 各嚮異性擴散濾波
2．6．3 擴散過程的實現
2．7 采用結構張量觀察圖像
2．7．1 二維圖像空間中的結構張量
2．7．2 空時結構張量
2．7．3 多通道和尺度空間結構張量
2．7．4 擴展結構張量
2．8 采用慣性張量和矩的目標錶示
2．9 張量的特徵分解和錶示
2．10張量不變量
2．11多視點幾何： 多焦點張量
2．12多綫性張量方法
2．12．1 多綫性代數的基本概念
2．12．2 高階奇異值分解(HOSVD)
2．12．3 HOSVD的計算
2．12．4 HOSVD誘導基
2．12．5 張量最佳秩1近似
2．12．6 張量的秩1分解
2．12．7 最佳秩（R1， R2， …， RP）近似
2．12．8 最佳秩(R1， R2，…， RP)近似的計算
2．12．9 子空間數據錶示
2．12．10非負矩陣因子分解
2．12．11非負矩陣因子分解的計算
2．12．12采用NMF的圖像錶示
2．12．13非負矩陣因子分解的實現
2．12．14非負張量因子分解
2．12．15目標識彆的多綫性方法
2．13結束語
2．13．1 本章小結
2．13．2 延伸閱讀
習題
參考文獻
第3章 分類方法和算法
3．1 摘要
3．2 分類框架
3．3 用於目標識彆的子空間方法
3．3．1 主成分分析
3．3．2 子空間模式分類
3．4 目標識彆的統計公式
3．4．1 參數化和非參數化方法
3．4．2 概率框架
3．4．3 貝葉斯決策規則
3．4．4 最大後驗分類方案
3．4．5 二元分類問題
3．5 參數化方法――混閤高斯
3．6 卡爾曼濾波器
3．7 非參數化方法
3．7．1 基於直方圖的技術
3．7．2 比較直方圖
3．7．3 多維直方圖的實現
3．7．4 Parzen方法
3．8 均值移位方法
3．8．1 均值移位簡介
3．8．2 連續自適應均值移位方法
3．8．3 均值移位跟蹤的算法方麵
3．8．4 CamShift方法的實現
3．9 神經網絡
3．9．1 概率神經網絡
3．9．2 概率神經網絡的實現
3．9．3 漢明神經網絡
3．9．4 漢明神經網絡的實現
3．9．5 形態神經網絡
3．10視覺模式識彆中的核
3．10．1 核函數
3．10．2 核的實現
3．11數據聚類
3．11．1 k均值方法
3．11．2 模糊c均值
3．11．3 核模糊c均值
3．11．4 聚類質量的測量
3．11．5 實現問題
3．12支持嚮量域描述
3．12．1 支持嚮量機的實現
3．12．2 一類分類器集成的體係結構
3．13本章附錄――用於模式分類的MATLAB和其他軟件包
3．14結束語
3．14．1 本章小結
3．14．2 延伸閱讀
習題
參考文獻
第4章 目標檢測和跟蹤
4．1 簡介
4．2 直接像素分類
4．2．1 基準數據采集
4．2．2 實例研究――人類皮膚檢測
4．2．3 實例研究――基於像素的路標檢測
4．2．4 采用分類器集成的基於像素的圖像分割
4．3 基本形狀檢測
4．3．1 綫段的檢測
4．3．2 凸形狀的UpWrite檢測
4．4 圖形檢測
4．4．1 從特徵點進行的規則形狀檢測
4．4．2 顯著點的聚類
4．4．3 自適應窗生長方法
4．4．4 圖形驗證
4．4．5 實例研究――路標檢測係統
4．5 實例研究――路標跟蹤和識彆
4．6 實例研究――用於目標跟蹤的框架
4．7 行人檢測
4．8 結束語
4．8．1 本章小結
4．8．2 延伸閱讀
習題
參考文獻
第5章 目標識彆
5．1 摘要
5．2 從張量相位直方圖和形態尺度空間進行的識彆
5．2．1 在形態尺度中張量相位直方圖的計算
5．2．2 張量相位直方圖的匹配
5．2．3 實例研究――在形態尺度空間中采用張量相位直方圖進行的目標識彆
5．3 基於不變量的識彆
5．3．1 實例研究――采用仿射不變矩的象形圖識彆
5．4 基於模闆的識彆
5．4．1 用於路標識彆的模闆匹配
5．4．2 用於模闆匹配的專用距離
5．4．3 采用對數極坐標和尺度空間進行的識彆
5．5 從可變形模型進行的識彆
5．6 分類器集成
5．7 實例研究――用於從變形原型中進行路標識彆的分類器集成
5．7．1 路標識彆係統的體係結構
5．7．2 用於警告標誌識彆的模塊
5．7．3 仲裁單元
5．8 基於張量分解的識彆
5．8．1 在由模式張量HOSVD分解所張成的子空間中進行的模式識彆
5．8．2 實例研究――基於采用可變形模式原型的張量分解的路標識彆係統
5．8．3 實例研究――采用張量分解方法進行的手寫數字識彆
5．8．4 張量子空間分類器的實現
5．9 用於駕駛員狀態監控的人眼識彆
5．10目標分類識彆
5．10．1 基於部分的目標識彆
5．10．2 采用視覺詞袋的識彆
5．11結束語
5．11．1 本章小結
5．11．2 延伸閱讀
習題
參考文獻
附錄A

前言/序言

譯 者 序

俗話說， 眼見為實。對於人和動物來說， 在場景中對目標進行檢測與識彆是一種很輕鬆自然的生存能力。然而， 對於諸如計算機這樣的機器來說， 怎樣纔能像人和動物一樣觀察目標， 甚至比人和動物觀察得更好、 檢測識彆得更快， 這成為計算機視覺和模式識彆領域的主要熱點問題。對於從事該領域研究的教師、 學生以及科研人員而言， 一本全麵翔實、 富有實踐價值的參考書是十分必要的。本書是波蘭AGH科技大學電子學係研究員及講師Bogus?aw Cyganek博士在2009年3月齣版其知名著作《三維計算機視覺技術及算法導論》(An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms)之後於2013年8月齣版的又一力作。本書齣版後， 因其內容係統全麵， 理論體係嚴謹， 講解深入淺齣， 理論與實踐結閤緊密， 獲得瞭讀者的普遍好評。本書具有以下幾個特色。首先， 本書內容全麵、 重點突齣。本書從張量的基本定義開始， 介紹瞭應用於計算機視覺和模式識彆任務的張量方法， 並概述瞭常見的各種分類方法， 還基於波蘭道路場景中的路標識彆應用闡明瞭目標檢測與跟蹤、 目標識彆的關鍵問題。全書以清晰簡潔的語言， 涵蓋瞭計算機視覺的幾個關鍵技術： 分類、 檢測、 跟蹤與識彆。其次， 本書的適用麵廣。它既適閤電子工程、 計算機科學、 計算機工程等專業的本科生作為教材使用， 也適閤圖像、 視頻信號處理， 模式識彆和計算機視覺方嚮的碩士、 博士研究生使用， 還可以作為相關專業的科研工作者參考用書。第三， 基於作者多年從事軟件開發的實踐經驗， 本書提供瞭具有很高參考價值的代碼和僞代碼。特彆是提供瞭一些C++語言的完整實現和用於矩陣和張量處理的MATLAB函數， 附錄中還給齣用於將串行代碼轉換為並行版本的OpenMP庫， 原書相關網站還提供瞭完整的軟件平颱、 彩色圖像以及其他有用的鏈接， 這都便於工程應用時參考使用， 尤其適閤高校的碩士、 博士研究生進行算法研究時參考使用。當然， 目標檢測、 跟蹤與識彆是圖像模式識彆和計算機視覺領域的研究熱點， 各種新算法和技術層齣不窮， 本書隻提供瞭迄今為止現代計算機視覺方法和算法的一個深入闡述。盡管如此， 譯者仍然認為本書是一本不可多得的優秀著作。全書由中原工學院的宋曉煒、 楊蕾和瞿博陽分工翻譯。其中， 前言、 第1章和第2章由宋曉煒翻譯， 第3章和第4章由楊蕾翻譯， 第5章和附錄由瞿博陽翻譯。全書由天津大學李鏘教授審校。另外， 研究生吳源昭、 牛林林、 劉清麗、 楊滿意、 蔡文靜等也參與瞭書稿的部分整理準備工作。感謝Bogus�baw Cyganek博士對中文譯書齣版方麵給予的閤作。感謝國傢自然科學基金項目(60902063， 61440031， 61305080)在本書翻譯過程中給予的支持。感謝電子工業齣版社對翻譯工作的大力支持， 正是他們的嚴謹細緻和辛勤付齣， 本書纔得以順利齣版。由於譯者學識所限， 疏漏乃至錯誤在所難免， 懇請廣大讀者及專傢不吝賜教， 提齣修改意見， 我們將不勝感激。

譯 者

2015年11月於鄭州

前 言

我們生活在一個技術革命的時代， 在這個時代中， 某一領域的進展常常會引發另一領域的突破。類似於19世紀的工業革命， 近幾十年可以稱為計算機革命的新紀元。多年來,我們已經見證瞭微芯片技術的快速發展， 該技術造成瞭成本逐年降低的、 持續增長的計算能力。圖形處理單元和現場可編程門陣列的並行計算係統的最新發展使之得以加強。所有這些硬件方麵的成就也開啓瞭尋求使計算機看得見並能理解它所見內容的新應用領域和可能性——這是計算機視覺領域的首要目標。然而， 雖然快速計算機在這方麵有很大幫助， 但是真正産生影響的是新的、 更好的處理方法及其實現。本書給齣瞭一些優選的目標檢測和識彆方法， 特彆強調瞭統計的以及對該領域較新的基於張量的方法。然而， 有趣且重要方法的數量正在快速增長， 這使得在一本書中很難提供對這些方法的全麵涵蓋。因此， 本書的目標略有不同， 即這裏所選擇的這些方法是我自己和我的同事在很多項目中使用過的、 並且在實踐中被證明是有用的方法。我們的主要領域涉及汽車應用， 其中我們嘗試開發用於道路標誌識彆或者駕駛員監控的視覺係統。當開始寫這本書的時候， 我的主要目的是： 不僅給齣這些方法的綜述， 還提供雖然簡明但是必要的數學背景。然而， 同樣重要的是所討論方法的實現。我深信詳盡理論與其實現的聯係是深入理解該主題的先決條件。就這方麵來說， 對實現平颱的選擇也不足為奇。貫穿本書並且在所附軟件庫中使用的C++編程語言是世界性的工業標準。這並不意味著不可以使用不同的編程平颱來完成實現， 可以將所提供的代碼示例用做指南或者用來直接移植。本書附有一個配套網址： www.wiley.com/go/cyganekobject， 其中包含瞭代碼和彩圖， 以及PPT、 勘誤錶和其他有用的鏈接。本書的完成是在我與閤作作者J. Paul Siebert緻力於三維圖像處理的前一本書之後， 我對現代計算機視覺方法著迷的結果。因此， 雖然這兩本書都可以單獨閱讀， 但在某種意義上可以將本書視為我們前一本書的延續。因此， 本書可供與計算機視覺和機器模式識彆相關的所有科學傢和行業從業者使用， 也可以用做對此快速發展領域感興趣的學生的教程。

Bogus?aw Cyganek

波蘭

緻 謝

寫一本書是一個巨大的任務。如果沒有朋友、 同事、 閤作夥伴以及許多其他人的幫助， 那將是不可能的， 有時我甚至不知道這些人的名字， 但我知道他們做齣瞭傑齣的工作來使本書誕生。我尤其感謝位於波蘭剋拉科夫(Kraków)的AGH科技大學以及學術計算機中心Cyfronet的許多同事。特彆感謝Ryszard Tadeusiewicz教授和Kazimierz Wiatr教授持續的鼓勵和支持。我還想要錶達對來自德國柏林洪堡大學和德國航空航天中心的Ralf Reulke教授以及他所在團隊的所有同事的感謝， 感謝在感興趣的科學領域中我們富有成效的傾力閤作。我非常感謝Wiley團隊， 他們的幫助使這本書的齣版成為可能。我想要錶達對Richard Davies、 Alex King、 Nicky Skinner、 Simone Taylor、 Liz Wingett和Nur Wahidah Binte Abdul Wahid、 Shubham Dixit、 Caroline McPherson的特彆感謝， 以及對我不知道他們名字但我知道他們為促使本書誕生做瞭傑齣工作的所有其他人的特彆感謝。再次非常感謝！我還要非常感謝世界各地的許多同事， 並且特彆是我前一本關於三維計算機視覺的書的讀者， 感謝他們的電子郵件、 提問、 建議、 缺陷報告以及我們所進行的所有討論。所有這些都幫助我開發更好的文本和軟件。在現在和將來我還要請求他們的支持。我想要好好錶達對波蘭共和國國傢科學中心CNC的感激之情， 感謝他們對在2007-2009年以及2011-2013年在閤同號no.DEC��2011/01/B/ST6/01994下進行的科研項目的經費支持， 這對本書做齣瞭很大貢獻。我還想錶達對AGH科技大學齣版社授權使用我前一本書的部分內容的感謝。最後， 我想要感謝我的傢人： 我的妻子Magda、 我的孩子Nadia和Kamil， 以及我的母親， 感謝他們在我完成本書的所有日子裏的容忍、 支持和鼓勵。

符號和縮寫

B 基矩陣

C 數據類的數目

C 係數矩陣

Cx 數據集{xi}的相關矩陣

D 數據矩陣

D 距離函數

E 統計期望

i,j,k,m,n 自由坐標， 矩陣指標

1n 所有元素設置為1的n×n維矩陣

In n×n維單位矩陣

I 圖像， 一幅圖像的強度信號

Ix, Iy 圖像I在x, y方嚮的空間導數

J 一係列中成分的數目

K 核矩陣

L 嚮量中分量的數目， 空間維度

M 聚類的數目， 圖像通道的數目

N (數據)點的數目

P 概率質量函數

p 概率密度函數

P, Q, C 張量中指標的數目(張量維度)

p, q 張量的協變和逆變度

R 主成分的數目

R 實數集

T 張量

T(k) 張量T的第k個展平模式

TC 緊湊結構張量

TE 擴展結構張量

t 時間坐標

W 嚮量空間

W* 雙嚮量空間

X 矩陣

XT X的轉置矩陣

Xi (一係列矩陣中)第i個矩陣

x, y 空間坐標

x 列嚮量

xi (一係列嚮量中)第i個嚮量

{xi} 對於給定範圍指標i的嚮量xi的集閤

x（k）i 對於矩陣Xi的第k列嚮量

x 歸一化列嚮量

x- 均值嚮量

x 正交殘差嚮量

xi 嚮量x的第i個分量

∑x 數據集{xi}的協方差矩陣

ρ 直方圖中的屜數目

Δ 直方圖中的屜寬度

Ω 分類標記的集閤

⊙ Khatri�睷ao積

�� 剋羅內剋(Kronecker)積

按元素的乘法[阿達馬

(Hadamard)積]

按元素的除法

嚮量的外積

∨ 最大積

∧ 最小積

× 形態外積

�� 任意

AD 各嚮異性擴散

ALS 交替

《數字圖像目標檢測與識彆：理論與實踐》 本書深入探討瞭數字圖像目標檢測與識彆領域的關鍵理論與前沿技術，並結閤豐富的實踐案例，為讀者提供瞭一個全麵而係統的學習路徑。內容涵蓋瞭從基礎的圖像處理技術，到復雜的深度學習模型，再到實際應用中的挑戰與解決方案。 核心理論模塊 本書首先從基礎概念入手，係統闡述瞭數字圖像的特性、錶示方式以及常用的預處理技術，如噪聲抑製、對比度增強、幾何變換等，這些是後續復雜算法得以有效運行的基石。隨後，深入講解瞭目標檢測的基本原理，包括不同方法的演進過程，如基於滑動窗口的方法、選擇性搜索等。 在特徵提取方麵，本書詳細介紹瞭傳統手工設計特徵，如SIFT、HOG等，並重點闡述瞭深度學習方法在特徵提取上的革命性突破。讀者將能深入理解捲積神經網絡（CNN）的架構，包括捲積層、池化層、激活函數等核心組件的工作原理，以及它們如何有效地從圖像中學習到層次化的特徵錶示。 本書對目標檢測的核心算法進行瞭深入剖析。從早期的R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），到單階段檢測器如YOLO係列（YOLOv1-v8）、SSD，再到Anchor-Free方法（如CornerNet, CenterNet）以及Transformer-based檢測器（如DETR），本書都進行瞭詳盡的數學推導和原理講解。對於每種方法，都會深入分析其優勢、劣勢、計算復雜度以及在不同場景下的適用性。 在目標識彆方麵，本書不僅涵蓋瞭基於全局特徵的分類方法，更著重於目標檢測框架下的識彆任務。讀者將學習到如何將檢測齣的目標區域進行分類，理解不同分類器的原理，以及如何將特徵提取與分類任務有效地結閤起來。 實踐與應用模塊 理論知識的掌握離不開實際操作。本書提供瞭豐富的實踐指導，幫助讀者將所學理論應用於實際問題。 數據集與評估： 書中詳細介紹瞭目標檢測與識彆領域常用的公開數據集，如COCO, PASCAL VOC, ImageNet等，並講解瞭如何對這些數據集進行預處理和標注。同時，本書也深入闡述瞭評估目標檢測和識彆性能的關鍵指標，如精度（Precision）、召迴率（Recall）、平均精度（AP）、平均精度均值（mAP）、IOU（Intersection over Union）等，並提供如何計算和解讀這些指標的實例。 模型實現與調優： 本書提供瞭基於主流深度學習框架（如PyTorch, TensorFlow）的代碼實現示例，指導讀者如何搭建、訓練和部署目標檢測與識彆模型。讀者將學習到模型訓練的流程，包括損失函數的選擇、優化器的配置、學習率策略的設置、數據增強技術的使用等。此外，書中還詳細講解瞭模型調優的技巧，如超參數調整、正則化技術、模型集成等，以提升模型在實際應用中的性能。 前沿技術與未來展望： 緊跟技術發展步伐，本書還對一些前沿的檢測與識彆技術進行瞭介紹，如小目標檢測、遮擋目標檢測、多模態融閤檢測、視頻目標檢測等。此外，本書還對該領域的未來發展趨勢進行瞭展望，包括更高效的算法、更魯棒的識彆能力、以及在自動駕駛、醫療影像、安防監控等領域的廣泛應用前景。 技術挑戰與解決方案 在實際應用中，目標檢測與識彆麵臨著諸多挑戰，本書對此也進行瞭深入的探討，並提供瞭相應的解決方案。 復雜背景下的檢測： 如何在雜亂、低對比度或有遮擋的背景下準確檢測齣目標。 小目標檢測： 如何剋服小目標信息量少、特徵不明顯的睏難。 實時性要求： 如何在保證較高精度的同時，滿足實時處理的需求。 領域自適應： 如何將在一個領域訓練的模型應用到另一個不同的領域，並保持性能。 數據隱私與安全： 在處理敏感數據時的隱私保護與安全考量。 本書通過分析這些挑戰的根源，並結閤理論知識和實踐經驗，為讀者提供瞭行之有效的應對策略。 學習價值 本書適閤以下人群閱讀： 在校學生： 計算機科學、人工智能、電子工程、自動化等專業的學生，希望係統學習數字圖像目標檢測與識彆理論。 研究人員： 從事計算機視覺、機器學習、模式識彆等領域的研究人員，尋求深入理解現有技術並探索創新方法。 工程技術人員： 從事圖像處理、機器學習模型開發、人工智能應用開發的工程師，希望提升在目標檢測與識彆方麵的專業技能。 對數字圖像處理與人工智能感興趣的愛好者： 希望瞭解這一熱門技術領域的原理與應用。 通過閱讀本書，讀者將能建立起堅實的理論基礎，掌握前沿的算法技術，並具備將這些技術應用於實際問題的能力，從而在該領域獲得深刻的理解和長足的進步。

評分☆☆☆☆☆

我最近在研究關於圖像分析和機器學習的課題，對數字圖像中的目標檢測與識彆技術産生瞭濃厚的興趣。《數字圖像目標檢測與識彆——理論與實踐》這本書的書名直接擊中瞭我的需求點。我希望這本書能夠提供一套係統性的理論框架，讓我能夠深入理解目標檢測和識彆的根本原理。比如，它會不會詳細講解如何從原始的像素數據中提取齣具有辨識度的特徵？我希望書中能詳細介紹傳統計算機視覺中的特徵提取方法，並且重點闡述深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNN）是如何在這一領域發揮革命性作用的。我期待書中能深入剖析各類目標檢測算法，例如，兩階段檢測器（如Faster R-CNN）和單階段檢測器（如YOLO、SSD）的設計哲學和技術細節，包括但不限於錨框（anchor boxes）的設定、損失函數的選擇、以及後處理步驟（如NMS）的原理。更重要的是，書名中的“實踐”二字讓我對如何將理論應用於實際問題充滿期待。我希望書中能提供詳實的編程實踐指導，最好是基於Python語言和TensorFlow或PyTorch等流行的深度學習框架。我期待看到具體的代碼實現，以及如何一步步地構建、訓練和評估一個目標檢測模型。我也希望書中能包含一些實際的應用案例，例如在自動駕駛、安防監控或工業自動化等領域，這樣我纔能更好地理解這些技術在現實世界中的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《數字圖像目標檢測與識彆——理論與實踐》，光聽名字就覺得內容應該非常紮實。我一直對計算機視覺領域特彆感興趣，尤其是在圖像識彆和目標檢測方麵，覺得這項技術在很多場景下都大有可為，比如自動駕駛、安防監控、醫療影像分析等等。我總是在想，那些精準識彆齣圖像中每一個物體，並且還能區分齣它們的類彆的背後，究竟隱藏著怎樣深刻的理論和精巧的算法。這本書的副標題“理論與實踐”更是讓我看到瞭希望，它不僅會講解背後的科學原理，還會提供實際操作的方法，這對於我這種既想理解原理又想動手嘗試的讀者來說，簡直是量身定做的。我特彆期待書中能夠詳細介紹一些經典的檢測算法，比如R-CNN係列、YOLO係列，以及Faster R-CNN等等。我希望它能從最基本的概念講起，比如圖像的錶示、特徵提取，然後逐步深入到各種檢測框架的設計思想、損失函數、非極大值抑製等關鍵技術。更重要的是，我希望能看到它們在實際應用中的案例分析，比如如何在復雜的背景下準確地檢測齣人臉，或者在海量數據中快速找到特定的物體。這本書會不會涉及到一些最新的研究進展，比如Transformer在目標檢測中的應用，或者一些更高效、更魯棒的檢測模型？我非常希望它能夠緊跟時代步伐，讓我瞭解到這個領域最前沿的動態。同時，我也很關心書中在數據預處理、模型訓練、評估指標以及模型部署等方麵的內容。畢竟，理論再好，也需要落地纔能體現價值。我希望它能提供一些實用的建議，讓我能夠更好地理解如何為模型選擇閤適的數據集，如何有效地進行數據增強，如何選擇閤適的訓練策略和超參數，以及如何準確地評估模型的性能。

評分☆☆☆☆☆

我最近在學習圖像處理和機器學習相關的知識，偶然間看到瞭《數字圖像目標檢測與識彆——理論與實踐》這本書。我一直對計算機視覺在現實世界中的應用非常感興趣，特彆是在圖像分析和物體識彆方麵。我常常在思考，為什麼計算機能夠識彆齣圖像中的物體，並且區分它們的種類？這本書的書名非常直觀地錶明瞭它將要涵蓋的內容，即“理論”和“實踐”。我非常希望它能夠深入淺齣地講解目標檢測和識彆背後的核心理論，比如圖像的特徵錶示、模型訓練的原理、不同算法的演進等等。我對深度學習在這一領域的作用非常好奇，希望書中能夠詳細介紹諸如捲積神經網絡（CNN）等核心模型，以及它們如何在圖像中提取有用的信息。同時，“實踐”這個詞也讓我非常期待，我希望書中能夠提供一些具體的編程示例，或者項目開發的指導，讓我能夠將學到的理論知識應用到實際操作中。我特彆想瞭解，如何使用這些技術來解決一些實際問題，例如在監控視頻中檢測異常行為，或者在醫學影像中輔助診斷。書中會不會涉及到數據集的準備、模型的訓練技巧、性能評估以及模型部署等方麵的內容？我希望這本書能為我提供一個完整的學習路徑，從基礎理論到實際應用，讓我能夠逐步掌握目標檢測和識彆的核心技能。我期待這本書能夠提供清晰的解釋和豐富的案例，幫助我理解復雜的概念，並激發我對這個領域的進一步探索。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機如何“看”這個世界充滿好奇，尤其是在圖像識彆和目標檢測方麵。《數字圖像目標檢測與識彆——理論與實踐》這本書的書名直擊瞭我的興趣點。我希望這本書能夠為我揭示數字圖像目標檢測與識彆的深層理論，比如，它會不會講解圖像的形成過程，或者像素值是如何代錶顔色和亮度的？我更關心的是，當計算機麵對一張包含多個物體的圖片時，它是如何一步步分析並識彆齣這些物體的。我希望書中能夠詳細介紹一些經典的計算機視覺算法，比如早期基於特徵點的檢測方法，然後重點介紹深度學習如何徹底改變瞭這一領域。我特彆想瞭解捲積神經網絡（CNN）的工作原理，它究竟是如何從原始像素中提取齣有意義的特徵的。在目標檢測方麵，我聽說過一些名字，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，我希望這本書能夠詳細講解這些算法的架構設計、工作流程以及各自的優缺點。我希望它能解釋為什麼有些算法是“兩階段”的，而有些是“單階段”的，以及這些設計選擇對檢測速度和精度的影響。同時，“實踐”二字讓我充滿期待，我希望這本書能提供實際的代碼實現，最好是使用Python語言和主流的深度學習框架，例如TensorFlow或PyTorch。我希望書中能有詳細的步驟指導，教我如何準備數據集、如何訓練一個目標檢測模型、如何評估模型的性能，甚至是如何將訓練好的模型部署到實際應用中。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能技術充滿熱情的學生，在學習過程中，我發現目標檢測和識彆是計算機視覺領域一個非常重要且應用廣泛的方嚮。《數字圖像目標檢測與識彆——理論與實踐》這本書的標題非常吸引我，因為它涵蓋瞭理論和實踐兩個關鍵方麵。我希望這本書能夠提供關於目標檢測與識彆的全麵理論知識，從基礎概念講起，例如圖像的錶示、特徵提取的原理，一直到現代深度學習模型在這一領域的應用。我特彆希望能深入瞭解捲積神經網絡（CNN）是如何工作的，以及它如何成為目標檢測和識彆任務的核心。書中是否會詳細介紹各種主流的目標檢測算法，如R-CNN係列、YOLO係列、SSD等，以及它們各自的設計思想、優勢和劣勢？我希望能夠理解這些算法是如何在圖像中定位目標，並對其進行分類的。同時，書名中的“實踐”讓我對動手實踐充滿瞭期待。我希望書中能夠提供詳實的編程指南，最好是使用Python語言配閤TensorFlow或PyTorch等主流深度學習框架。我期待書中能有完整的項目示例，指導我如何準備數據集、如何構建和訓練目標檢測模型、如何進行模型評估和調優，甚至是如何將模型部署到實際應用場景中。

評分☆☆☆☆☆

我對計算機視覺領域一直抱有濃厚的興趣，特彆是圖像識彆和目標檢測技術。當看到《數字圖像目標檢測與識彆——理論與實踐》這本書時，我覺得它很可能是我一直在尋找的那本能夠係統性地講解這一領域知識的寶藏。我期望這本書能夠深入淺齣地介紹目標檢測的基本原理，從傳統的圖像處理技術過渡到現代的深度學習方法。我希望它能詳細闡述捲積神經網絡（CNN）是如何在圖像中學習特徵的，例如捲積層、池化層、激活函數等的作用，以及如何通過多層堆疊來構建強大的特徵提取器。在目標檢測部分，我非常期待書中能夠詳細介紹各種主流算法的設計思路和工作流程，例如R-CNN係列算法是如何通過區域提議網絡（RPN）來生成候選框的，以及YOLO和SSD等單階段檢測器是如何在同一網絡中同時完成目標定位和分類的。我希望書中能夠解釋這些算法背後的數學原理，比如損失函數的選擇、錨框（anchor boxes）的生成和匹配策略，以及非極大值抑製（NMS）在去除冗餘檢測框中的作用。此外，書名中的“實踐”二字讓我對實際操作充滿瞭期待。我希望書中能提供詳細的編程指導，例如如何使用Python和TensorFlow或PyTorch等深度學習框架來實現這些算法，並且能夠提供完整的代碼示例，包括數據預處理、模型訓練、參數調優以及性能評估等環節。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對深度學習驅動的計算機視覺技術充滿好奇的普通愛好者，我購買《數字圖像目標檢測與識彆——理論與實踐》這本書，主要是齣於一個非常樸素的願望：我想搞懂那些讓計算機“看見”並“理解”圖像的秘密。我經常在新聞裏看到關於AI在圖像識彆方麵取得的驚人成就，比如識彆齣成韆上萬種動物、植物，或者自動駕駛汽車能夠識彆齣道路上的行人、車輛和交通信號燈。這些都讓我覺得非常神奇。我希望這本書能夠為我揭開這層麵紗，讓我明白實現這些神奇功能的背後，究竟有哪些核心的理論支撐。比如，它會不會講解捲積神經網絡（CNN）是如何工作的？從捲積層、池化層到全連接層，這些層是如何一步步提取圖像特徵的？我特彆好奇，那些網絡結構，比如ResNet、VGG、Inception等，各自的優勢和劣勢是什麼？在目標檢測領域，我聽說過一些名字，比如SSD、RetinaNet、DETR等等，我希望這本書能詳細介紹它們的設計理念，比如單階段檢測器和雙階段檢測器的區彆，或者基於Transformer的檢測器與傳統CNN檢測器的不同之處。我希望不僅僅是瞭解它們的名字，更能深入理解它們的工作流程，它們是如何在圖像中框選齣目標，並且為目標分配類彆標簽的。此外，書中提到的“實踐”二字，也讓我對如何將這些理論知識應用到實際問題中充滿瞭期待。我希望它能提供一些編程上的指導，比如如何使用流行的深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）來實現這些算法，或者提供一些實際項目開發的案例，讓我能夠跟著書中的步驟，一步步構建自己的目標檢測係統。

評分☆☆☆☆☆

我最近在為一個項目尋找關於數字圖像目標檢測和識彆的解決方案，偶然間發現瞭《數字圖像目標檢測與識彆——理論與實踐》這本書。我一直在尋找一本能夠提供紮實理論基礎和豐富實踐指導的書籍，因為它承諾瞭“理論與實踐”的結閤，這對我來說非常有吸引力。我希望這本書能夠詳細解釋各種目標檢測算法的原理，包括但不限於基於區域提議的方法（如R-CNN係列）和單階段檢測方法（如YOLO係列）。我特彆想瞭解這些算法是如何從原始圖像中提取特徵，如何生成候選框，以及如何進行分類和定位的。在理論層麵，我希望它能深入講解梯度下降、反嚮傳播等深度學習的基本概念，以及它們在目標檢測模型訓練中的具體應用。更重要的是，我期待書中能夠提供詳細的實踐指導，例如如何使用Python和TensorFlow或PyTorch等深度學習框架來實現這些算法。我希望書中能夠包含具體的代碼示例，最好能有詳細的注釋，並且能夠指導我如何準備數據集、進行模型訓練、調優參數以及評估模型性能。我也希望這本書能涉及一些實際應用案例，比如如何在工業生産中進行産品缺陷檢測，或者在智能交通係統中進行車輛和行人檢測。這些案例將有助於我理解如何將理論知識轉化為實際的解決方案，並為我的項目提供寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算機視覺領域充滿熱情的自學者，我一直希望能找到一本能夠係統性地梳理和講解目標檢測與識彆技術的書籍。《數字圖像目標檢測與識彆——理論與實踐》這個書名立刻吸引瞭我的注意，因為它直接點明瞭內容的兩大核心要素。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，比如圖像的數字化錶示，像素點的含義，色彩空間等。然後，逐步過渡到更復雜的理論，例如各種圖像特徵的提取方法，從傳統的SIFT、HOG到深度學習中的捲積神經網絡（CNN）是如何工作的。我非常期待書中能對不同的目標檢測算法進行深入的剖析，比如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等兩階段檢測器的演進過程，以及YOLO、SSD等單階段檢測器的設計思想和優劣勢。我希望它能夠詳細講解它們是如何在圖像中生成候選框、如何進行特徵融閤，以及如何進行最終的分類和邊界框迴歸。此外，“實踐”部分對我來說至關重要。我希望書中能提供使用Python語言和主流深度學習框架（如PyTorch或TensorFlow）編寫的示例代碼，並且能夠詳細解釋如何構建、訓練和評估一個目標檢測模型。我特彆希望書中能包含一些實際的項目案例，例如如何在真實場景下進行人臉檢測，或者在醫學影像中進行病竈識彆。這些案例將極大地幫助我理解理論知識在實際應用中的價值。

評分☆☆☆☆☆

看到《數字圖像目標檢測與識彆——理論與實踐》這個書名，我第一時間聯想到瞭那些在科學研究和工程應用中至關重要的技術。作為一名對人工智能，尤其是計算機視覺領域抱有濃厚興趣的學生，我一直希望能有一本能夠係統講解目標檢測與識彆技術的權威教材。我渴望理解，究竟是什麼樣的數學原理和算法模型，能夠賦予計算機“看”的能力，讓它不僅能區分不同的物體，還能準確地知道它們在哪裏。這本書的“理論”部分，我期望它能詳細闡述諸如SIFT、HOG等傳統特徵提取方法，以及捲積神經網絡（CNN）是如何成為現代目標檢測基石的。我希望能夠深入瞭解不同檢測框架的精髓，比如兩階段檢測器（如Faster R-CNN）的區域提議機製，以及單階段檢測器（如YOLO、SSD）如何實現端到端的檢測。我尤其關注書中對於損失函數、錨框（anchor box）機製、非極大值抑製（NMS）等關鍵技術細節的講解，這些往往是決定模型性能的關鍵。而“實踐”部分，則是我最為期待的。我希望它能提供清晰的代碼示例，最好是基於當下主流的深度學習框架（如PyTorch或TensorFlow），並且能夠指導我如何搭建、訓練和評估一個目標檢測模型。書中是否會包含一些實際的應用場景分析，比如如何應用於自動駕駛中的車輛識彆，或者在安防領域的人臉檢測？這些貼近實際應用的案例，對於我理解理論知識的價值和應用非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

非常好的書 需要很紮實的基礎

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，同事推薦，下次再來

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不錯的一本書，值得看

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還沒看，不知道怎麼樣

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很及時送到！非常滿意！！

評分☆☆☆☆☆

之前看過一些原版,波蘭人的英語很難懂,有這個譯本參考就好多瞭.京東送貨快.

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書籍不錯。比亞馬遜劃算

評分☆☆☆☆☆

包裝還可以，在雙11時三天到貨，快遞速度給力；正版圖書，字跡清楚。

評分☆☆☆☆☆

能不能彆隨意拆單啊，，，或者拆單也盡量把發票開一起呀，太麻煩瞭。