深度学习在动态媒体中的应用与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐宏，陈麒，庄一嵘 著

图书标签:

• 深度学习
• 动态媒体
• 计算机视觉
• 机器学习
• 图像处理
• 视频分析
• 人工智能
• 多媒体
• 实践
• 应用

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480101

版次：1

商品编码：12344479

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：140

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：目前读者主要定位为：对深度学习感兴趣的读者，深度学习领域的科研机构、高校、企业的相关研发、技术人员。
1、速成性：本书涉及深度学习的基本原理，没有过多纠结数学公式推导，能快速上手书中的实战项目，可用于实际生产。
2、前沿性：深度学习是当今人工智能领域炙手可热的技术，本书是目前市面上为数不多的深度学习源码解析类参考资料。
3、翔实性：本书既有深度学习理论知识的讲解，又有源代码的剖析，还包括解决实际问题的案例。
4、趣味性：本书穿插部分漫画，利于年轻读者接受和传播。

内容简介

本书是一本深度学习的基础入门读物，对深度学习的基本理论进行了介绍，主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch，然后分别在3个框架下，通过3个实战项目掌握了框架的使用方法，并详细描述了生产流程，最后讲述了通过集群部署深度学习的项目以及如何进行运营维护的注意事项。
本书适合对深度学习有浓厚兴趣的读者、希望用深度学习完成设计的计算机专业或电子信息专业的高校毕业生以及想从实战项目入手的深度学习研发工程师或算法工程师。

作者简介

唐宏，男，中国电信股份有限公司广州研究院数据通信研究所所长、工程师，中国电子学会云计算专家委员会委员，中国电信股份有限公司科技委员会数据组副组长，中国通信学会CCSA TC1 WG4副组长，中国SDN产业联盟需求场景与网络架构组组长，主要从事IP承载网、下一代互联网、网络新技术方面的研发与管理工作。
陈麒，浙江工业大学信息工程学院信息与通信工程工学硕士，现任职于中国电信股份有限公司广州研究院，主要从事人工智能与CDN的研发工作。
庄一嵘，中山大学通信与信息系统专业硕士，现任职于中国电信股份有限公司广州研究院，主要从事CDN、IPTV、人工智能应用等研发工作。

目录

第 1章 深度学习简介 1
1．1 深度学习的发展 1
1．2 深度学习的应用及研究方向 3
1．3 深度学习工具介绍和对比 4
1．3．1 Caffe 4
1．3．2 TensorFlow 5
1．3．3 Torch 6
1．4 小结 7
第 2章 深度学习基本理论 9
2．1 深度学习的基本概念 9
2．2 深度学习的训练过程 13
2．3 深度学习的常用模型和方法 14
2．4 小结 20
第3章 深度学习环境搭建 23
3．1 Caffe安装 23
3．1．1 安装Caffe的相关依赖项 24
3．1．2 安装NVIDIA驱动 24
3．1．3 安装CUDA 27
3．1．4 配置cuDNN 30
3．1．5 源代码编译安装OpenCV 32
3．1．6 编译Caffe，并配置Python接口 34
3．2 Caffe框架下的MNIST数字识别问题 41
3．3 TensorFlow安装 42
3．3．1 基于pip安装 42
3．3．2 基于Anaconda安装 46
3．3．3 基于源代码安装 51
3．3．4 常见安装问题 56
3．4 TensorFlow框架下的CIFAR图像识别问题 59
3．5 Torch安装 61
3．5．1 无CUDA的Torch 7安装 61
3．5．2 CUDA的Torch 7安装 61
3．6 Torch框架下neural-style图像合成问题 62
3．7 小结 74
第4章 人脸识别 75
4．1 人脸识别概述 75
4．2 人脸识别系统设计 76
4．2．1 需求分析 76
4．2．2 功能设计 77
4．2．3 模块设计 78
4．3 系统生产环境部署及验证 81
4．3．1 抽帧环境部署 81
4．3．2 抽帧功能验证 82
4．3．3 OpenFace环境部署 82
4．3．4 OpenFace环境验证 84
4．4 批量生产 90
4．5 小结 102
第5章 车辆识别 103
5．1 概述 103
5．2 系统设计 104
5．2．1 需求分析 104
5．2．2 功能设计 104
5．2．3 模块设计 105
5．3 系统生产环境部署及验证 106
5．3．1 生产环境部署 106
5．3．2 项目部署 107
5．3．3 环境验证 108
5．4 批量生产 109
5．5 小结 117
第6章 不良视频识别 119
6．1 概述 119
6．2 不良图片模型简介 120
6．3 系统设计 122
6．4 系统部署及系统测试验证 123
6．5 批量生产 125
6．5．1 批量节目元数据信息检索与筛选 125
6．5．2 基于FFmpeg的SDK抽取视频I帧 126
6．5．3 基于肤色比例检测的快速筛查 128
6．5．4 基于Caffe框架的不良图片检测 128
6．6 小结 129
第7章 集群部署与运营维护 131
7．1 认识Docker 131
7．2 基于Docker的TensorFlow实验环境 134
7．3 运营维护 137
7．4 小结 138
参考文献 139

动态媒体浪潮中的深度学习：洞察、革新与未来 在信息爆炸的时代，媒体的形态正经历着前所未有的演变。从静态的文字图片，到如今充斥着视频、直播、交互式内容乃至虚拟现实的动态媒体，信息的传递方式和体验维度被极大地拓展。在这场媒体革命的浪潮中，深度学习作为人工智能领域的一项颠覆性技术，正以前所未有的深度和广度，重塑着动态媒体的创作、分发、消费乃至价值挖掘的全过程。 本书旨在揭示深度学习如何成为驱动动态媒体创新和发展的核心引擎，深入剖析其在这一新兴领域中的前沿应用与落地实践。我们将系统地探讨深度学习模型如何赋予机器理解、生成和操纵复杂动态信息的能力，从而为内容创作者、平台运营者、以及广大媒体消费者带来全新的可能性。 一、 深度学习赋能动态媒体内容生成：创造力的新纪元 传统的媒体内容生成往往依赖于人力、时间和专业技能，效率低下且成本高昂。深度学习的出现，彻底改变了这一局面。 文本到视频/图像的生成： 想象一下，只需输入一段文字描述，便能自动生成一段逼真或风格独特的视频片段，甚至是一幅引人入胜的图像。生成对抗网络（GANs）和Transformer等模型，通过学习海量的文本-视觉对应关系，已经能够实现令人惊叹的文本驱动内容生成。这极大地降低了内容创作的门槛，使得普通人也能轻松表达创意，为个人媒体、社交媒体内容的生产注入了新的活力。从营销短片、教学演示，到艺术创作，其应用前景广阔。 图像/视频风格迁移与编辑： 深度学习模型能够精准地捕捉不同艺术风格的精髓，并将其应用于现有的图像或视频素材，赋予内容全新的视觉美感。例如，将古典油画的风格应用到一段现代街拍视频中，或将卡通风格应用于真人电影片段。这不仅为影视后期制作、广告创意提供了强大的工具，也使得内容呈现更加多元化和个性化。更进一步，深度学习还能实现视频的智能编辑，如自动剪辑、精彩片段提取、甚至是对视频内容进行语义层面的修改，极大地提升了视频制作的效率和自由度。 音频与语音合成/转换： 动态媒体离不开声音的衬托。深度学习在语音合成方面取得了飞跃性的进展，能够生成极其自然、富有情感的语音，甚至模仿特定人物的声线。这对于有声读物、播客、虚拟助手、游戏角色配音等领域具有革命性的意义。同时，深度学习也能够实现音频的智能降噪、背景音分离、甚至音乐的自动创作，为动态媒体内容的后期制作提供了极大的便利。 3D建模与虚拟内容生成： 随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的兴起，对3D内容的需求日益增长。深度学习模型能够通过学习大量的3D数据，实现从2D图像到3D模型的自动生成，甚至直接生成逼真的虚拟场景和角色。这为游戏开发、虚拟现实体验、数字孪生等领域打开了新的大门，使得构建沉浸式、交互式动态媒体内容成为可能。 二、 深度学习驱动的动态媒体内容理解：让机器“看懂”世界 除了生成内容，让机器能够深度理解动态媒体内容同样至关重要。这为内容的智能分发、推荐、搜索以及安全审核提供了坚实的基础。 视频行为识别与事件检测： 深度学习模型能够准确地识别视频中的人物动作、行为模式以及发生的事件。这对于安防监控、体育赛事分析、用户行为研究等领域具有重要价值。例如，自动识别视频中发生的跌倒、打斗等异常事件，或分析足球比赛中的关键进球瞬间。 场景理解与物体识别： 机器通过深度学习能够识别视频和图像中的场景类型（如室内、室外、城市、乡村）以及其中的物体。这使得对海量媒体内容的自动分类、索引和检索成为可能，极大地提高了信息的可访问性。对于新闻媒体、内容聚合平台而言，这可以实现更精准的内容推荐和搜索。 情感与意图分析： 深度学习模型能够分析视频中的人物表情、语言表达以及肢体语言，从而推断出其情感状态和意图。这对于理解用户反馈、舆情监控、甚至是在线教育中评估学生的学习状态都具有重要的应用价值。 多模态信息融合： 动态媒体通常包含多种模态的信息，如视觉、听觉、文本描述等。深度学习擅长将这些不同模态的信息进行有效融合，从而获得对内容的更全面、更深刻的理解。例如，结合视频画面和语音解说，更准确地理解一段新闻报道的内容。 三、 深度学习在动态媒体分发与消费中的革新：个性化、智能化、高效化 深度学习不仅仅作用于内容的生产和理解，它还在内容的传播和消费环节扮演着关键角色，极大地提升了用户体验和运营效率。 智能内容推荐系统： 这是深度学习在动态媒体领域最广泛的应用之一。通过分析用户的观看历史、偏好、行为以及内容的特征，深度学习模型能够为用户推荐最感兴趣的视频、文章、音乐等。这种个性化的推荐，极大地提升了用户粘性和平台的使用时长。从视频平台的“猜你喜欢”，到新闻APP的个性化推送，深度学习无处不在。 实时内容审核与过滤： 在海量的动态媒体内容中，存在着大量的不当信息，如暴力、色情、虚假信息等。深度学习模型能够实现对这些内容的实时、自动化的审核与过滤，保障平台内容的健康生态，维护用户的安全。这极大地减轻了人工审核的压力，提升了审核的效率和准确性。 智能视频压缩与传输优化： 动态媒体，尤其是高清视频，对网络带宽和存储空间提出了巨大的挑战。深度学习技术能够学习视频内容的时空冗余，实现更高效的视频压缩算法，从而在保证视频质量的同时，降低传输码率，提升观看体验，尤其是在网络条件不佳的情况下。 增强现实/虚拟现实体验优化： 深度学习在AR/VR领域扮演着核心角色，包括场景重建、物体跟踪、手势识别、以及虚拟角色与现实环境的交互等。这些技术的进步，使得动态媒体能够提供更沉浸、更真实的交互式体验。 四、 实践与挑战：深度学习在动态媒体落地中的思考 尽管深度学习在动态媒体领域展现出了巨大的潜力，但在实际应用中，仍然面临诸多挑战： 数据的高质量与多样性： 深度学习模型的效果高度依赖于训练数据的质量和数量。动态媒体数据的采集、标注和清洗成本高昂，且容易存在偏差。如何获取高质量、多样化的数据，是推动模型性能提升的关键。 模型的可解释性与鲁棒性： 深度学习模型，尤其是复杂的深度神经网络，往往被视为“黑箱”，其决策过程难以理解。在一些关键应用场景（如新闻内容审核、法律相关内容分析），模型的可解释性至关重要。同时，模型在面对对抗性攻击或未知场景时，其鲁棒性也需要进一步提升。 计算资源的消耗： 深度学习模型的训练和推理过程往往需要大量的计算资源，包括高性能的GPU和庞大的存储空间。这对于许多中小型媒体机构和个人开发者而言，构成了技术和经济上的门槛。 伦理与社会影响： 随着深度学习在内容生成和传播中的广泛应用，也引发了一系列伦理和社会问题，如深度伪造（Deepfake）的滥用、信息茧房的加剧、以及版权和知识产权的保护等。如何在享受技术红利的同时，规避潜在的风险，需要深入的思考和前瞻性的规范。 五、 展望未来：深度学习与动态媒体的协同进化 展望未来，深度学习与动态媒体的融合将更加深入。我们可以预见： 更智能、更个性化的内容创作工具： 深度学习将进一步赋能内容创作者，提供更强大、更易用的工具，让创意表达更加自由和高效。 颠覆性的交互式媒体体验： AR/VR技术与深度学习的结合，将催生全新的交互式叙事和沉浸式媒体体验，模糊现实与虚拟的界限。 高度智能化的媒体生态系统： 从内容生产、审核、分发到消费，整个媒体生态系统将变得更加智能化和自动化，实现资源的优化配置和用户体验的最大化。 “通用人工智能”在媒体领域的雏形： 随着模型能力的提升，未来或许会出现能够在多种媒体任务中展现出类人智能的“通用人工智能”，为媒体行业带来更深远的变革。 本书旨在为读者勾勒出深度学习在动态媒体领域的全景图，从理论基础到实践应用，从技术细节到前沿趋势。我们相信，通过深入理解和有效运用深度学习，我们能够驾驭动态媒体的浪潮，创造出更丰富、更智能、更具价值的媒体内容，并最终塑造媒体的未来。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在媒体行业工作的从业者，每天都要面对海量的视频、音频以及各种交互式内容的生产和传播。随着技术的发展，我深切感受到传统的媒体生产和分发模式已经越来越难以满足用户的需求，尤其是在个性化和实时性方面。我一直在关注深度学习在人工智能领域的最新进展，也知道它对图像识别、自然语言处理等方面的影响巨大，但对于它如何具体应用于“动态媒体”这个更宽泛的概念，我还没有一个非常清晰的理解。这本书的出现，对我来说就像是一盏及时雨。我非常期待能够从中学习到，如何利用深度学习技术来提升视频的质量和表现力，例如通过智能剪辑、特效生成，甚至是虚拟现实的融合。同时，我也对如何利用深度学习来分析用户观看行为，从而实现内容的精准推送和互动，抱有浓厚的兴趣。更进一步，我希望能了解到，在动态媒体的整个生命周期中，从内容创作、分发到用户互动，深度学习都能扮演怎样的角色，以及是否存在一些成熟的工具和平台可以帮助我们快速实现这些应用。这本书如果能提供一些落地性的指导和成功案例，那将对我非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对技术发展充满好奇心的普通读者，我经常会在各种科技新闻和论坛中听到“深度学习”和“动态媒体”这样的词汇。我对它们能够带来的改变充满了想象，但总觉得缺乏一个系统性的了解。我常常会想，那些令人惊叹的特效、那些可以实时互动的游戏、甚至是那些能够根据我的喜好推荐视频的平台，背后究竟隐藏着怎样的技术秘密？这本书的标题“深度学习在动态媒体中的应用与实践”，正好击中了我的兴趣点。我希望这本书能够以一种相对易懂的方式，给我解释清楚深度学习究竟是什么，它是如何工作的，以及它又是如何被应用在视频、直播、VR/AR这些动态媒体领域中的。我特别想知道，它是否能够帮助我们创造出更逼真、更动人的视觉效果，或者让媒体内容变得更加智能，更能理解我们的需求。我期望这本书能够打开我的眼界，让我对科技改变生活的方式有一个更深入的认识，也能了解到，未来我们所接触到的媒体，将会因为这些技术而发生怎样的颠覆性变化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计我真是太喜欢了！那种深邃的蓝色背景，搭配上简洁而充满科技感的金色字体，瞬间就抓住了我的眼球。我在书店里逛了很久，几乎所有关于技术类的书籍都翻了个遍，但就是它的设计风格，让我觉得它不仅仅是一本技术书籍，更像是一件可以摆在书架上增添品味的艺术品。我第一时间就把它从书架上取了下来，翻看了几页。虽然还没来得及深入阅读，但光是看目录和一些章节标题，我就能感受到作者在内容编排上的用心。很多我一直以来对动态媒体领域技术应用很好奇的点，似乎都在其中得到了呼应。比如“实时渲染与内容生成”、“交互式视频分析”、“用户行为预测与个性化推荐”等等，这些词汇本身就充满了吸引力，让我对接下来的阅读充满了期待。我希望这本书不仅能理论上讲解清楚，更能在实践层面提供一些可借鉴的案例和思路，毕竟，理论再好，落地才是王道。总的来说，这本书给我的第一印象非常棒，从外在到内在，都透露出一种专业、前沿的气息，我相信它一定能给我带来一次愉快的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

最近一段时间，我对“动态媒体”这个概念特别着迷。我总觉得，相比于静态的图片和文字，视频、直播、甚至是AR/VR带来的沉浸式体验，更能触动人心，也更能传递复杂的信息和情感。而这一切的背后，我隐约感觉到，强大的计算能力和智能算法是必不可少的驱动力。当我看到这本书的标题时，立刻就觉得它可能是我一直在寻找的那种能连接起“技术”与“创意”的桥梁。我非常好奇，书中会如何讲解深度学习这种强大的工具，来赋能动态媒体的创造和传播。比如，它会不会介绍一些非常炫酷的AI生成内容的技术，让我们可以像搭积木一样创作出独特的视觉效果？或者，它会不会探讨如何让媒体内容变得更加“智能”，能够根据不同的观看场景和用户偏好，自动调整播放策略，甚至生成个性化的旁白和字幕？我希望能在这本书中找到一些关于如何打破传统媒体的边界，创造出更具互动性、更富感染力的全新媒体形态的思路。如果书中能提供一些启发性的案例，让我看到深度学习如何让媒体变得更加生动有趣，那就太好了。

评分☆☆☆☆☆

最近真的被AI的各种应用震撼到了，尤其是它在内容创作和信息传播方面的潜力。我一直在找一本能系统性地梳理清楚AI如何赋能动态媒体的书，市面上这类书籍不少，但很多都过于理论化，或者只关注某个单一的技术点，很难形成一个完整的认知框架。所以，当我看到这本书的标题时，我立刻就有了强烈的兴趣。我特别想了解的是，深度学习究竟是如何在动态媒体中发挥作用的？是用来生成更逼真、更具吸引力的视觉内容？还是用来分析海量用户数据，从而实现更精准的内容分发和个性化体验？书中是否会深入探讨一些前沿的算法，比如生成对抗网络（GANs）在视频生成方面的应用，或者是卷积神经网络（CNN）在图像和视频识别中的关键作用？而且，我更关心的是，这些技术是如何转化为实际应用的？是否有具体的项目案例，能让我看到这些抽象的概念是如何在现实世界中落地，并产生商业价值的？比如，在广告营销、娱乐产业、甚至新闻报道等领域，深度学习能否帮助我们创造出前所未有的动态媒体体验？我希望这本书能够给我一个清晰的答案，并带我走进一个充满可能性的新世界。