深度學習在動態媒體中的應用與實踐 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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唐宏，陳麒，莊一嶸 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 動態媒體
• 計算機視覺
• 機器學習
• 圖像處理
• 視頻分析
• 人工智能
• 多媒體
• 實踐
• 應用

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480101

版次：1

商品編碼：12344479

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：140

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：目前讀者主要定位為：對深度學習感興趣的讀者，深度學習領域的科研機構、高校、企業的相關研發、技術人員。
1、速成性：本書涉及深度學習的基本原理，沒有過多糾結數學公式推導，能快速上手書中的實戰項目，可用於實際生産。
2、前沿性：深度學習是當今人工智能領域炙手可熱的技術，本書是目前市麵上為數不多的深度學習源碼解析類參考資料。
3、翔實性：本書既有深度學習理論知識的講解，又有源代碼的剖析，還包括解決實際問題的案例。
4、趣味性：本書穿插部分漫畫，利於年輕讀者接受和傳播。

內容簡介

本書是一本深度學習的基礎入門讀物，對深度學習的基本理論進行瞭介紹，主要以Ubuntu係統為例搭建瞭三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch，然後分彆在3個框架下，通過3個實戰項目掌握瞭框架的使用方法，並詳細描述瞭生産流程，最後講述瞭通過集群部署深度學習的項目以及如何進行運營維護的注意事項。
本書適閤對深度學習有濃厚興趣的讀者、希望用深度學習完成設計的計算機專業或電子信息專業的高校畢業生以及想從實戰項目入手的深度學習研發工程師或算法工程師。

作者簡介

唐宏，男，中國電信股份有限公司廣州研究院數據通信研究所所長、工程師，中國電子學會雲計算專傢委員會委員，中國電信股份有限公司科技委員會數據組副組長，中國通信學會CCSA TC1 WG4副組長，中國SDN産業聯盟需求場景與網絡架構組組長，主要從事IP承載網、下一代互聯網、網絡新技術方麵的研發與管理工作。
陳麒，浙江工業大學信息工程學院信息與通信工程工學碩士，現任職於中國電信股份有限公司廣州研究院，主要從事人工智能與CDN的研發工作。
莊一嶸，中山大學通信與信息係統專業碩士，現任職於中國電信股份有限公司廣州研究院，主要從事CDN、IPTV、人工智能應用等研發工作。

目錄

第 1章 深度學習簡介 1
1．1 深度學習的發展 1
1．2 深度學習的應用及研究方嚮 3
1．3 深度學習工具介紹和對比 4
1．3．1 Caffe 4
1．3．2 TensorFlow 5
1．3．3 Torch 6
1．4 小結 7
第 2章 深度學習基本理論 9
2．1 深度學習的基本概念 9
2．2 深度學習的訓練過程 13
2．3 深度學習的常用模型和方法 14
2．4 小結 20
第3章 深度學習環境搭建 23
3．1 Caffe安裝 23
3．1．1 安裝Caffe的相關依賴項 24
3．1．2 安裝NVIDIA驅動 24
3．1．3 安裝CUDA 27
3．1．4 配置cuDNN 30
3．1．5 源代碼編譯安裝OpenCV 32
3．1．6 編譯Caffe，並配置Python接口 34
3．2 Caffe框架下的MNIST數字識彆問題 41
3．3 TensorFlow安裝 42
3．3．1 基於pip安裝 42
3．3．2 基於Anaconda安裝 46
3．3．3 基於源代碼安裝 51
3．3．4 常見安裝問題 56
3．4 TensorFlow框架下的CIFAR圖像識彆問題 59
3．5 Torch安裝 61
3．5．1 無CUDA的Torch 7安裝 61
3．5．2 CUDA的Torch 7安裝 61
3．6 Torch框架下neural-style圖像閤成問題 62
3．7 小結 74
第4章 人臉識彆 75
4．1 人臉識彆概述 75
4．2 人臉識彆係統設計 76
4．2．1 需求分析 76
4．2．2 功能設計 77
4．2．3 模塊設計 78
4．3 係統生産環境部署及驗證 81
4．3．1 抽幀環境部署 81
4．3．2 抽幀功能驗證 82
4．3．3 OpenFace環境部署 82
4．3．4 OpenFace環境驗證 84
4．4 批量生産 90
4．5 小結 102
第5章 車輛識彆 103
5．1 概述 103
5．2 係統設計 104
5．2．1 需求分析 104
5．2．2 功能設計 104
5．2．3 模塊設計 105
5．3 係統生産環境部署及驗證 106
5．3．1 生産環境部署 106
5．3．2 項目部署 107
5．3．3 環境驗證 108
5．4 批量生産 109
5．5 小結 117
第6章 不良視頻識彆 119
6．1 概述 119
6．2 不良圖片模型簡介 120
6．3 係統設計 122
6．4 係統部署及係統測試驗證 123
6．5 批量生産 125
6．5．1 批量節目元數據信息檢索與篩選 125
6．5．2 基於FFmpeg的SDK抽取視頻I幀 126
6．5．3 基於膚色比例檢測的快速篩查 128
6．5．4 基於Caffe框架的不良圖片檢測 128
6．6 小結 129
第7章 集群部署與運營維護 131
7．1 認識Docker 131
7．2 基於Docker的TensorFlow實驗環境 134
7．3 運營維護 137
7．4 小結 138
參考文獻 139

動態媒體浪潮中的深度學習：洞察、革新與未來 在信息爆炸的時代，媒體的形態正經曆著前所未有的演變。從靜態的文字圖片，到如今充斥著視頻、直播、交互式內容乃至虛擬現實的動態媒體，信息的傳遞方式和體驗維度被極大地拓展。在這場媒體革命的浪潮中，深度學習作為人工智能領域的一項顛覆性技術，正以前所未有的深度和廣度，重塑著動態媒體的創作、分發、消費乃至價值挖掘的全過程。 本書旨在揭示深度學習如何成為驅動動態媒體創新和發展的核心引擎，深入剖析其在這一新興領域中的前沿應用與落地實踐。我們將係統地探討深度學習模型如何賦予機器理解、生成和操縱復雜動態信息的能力，從而為內容創作者、平颱運營者、以及廣大媒體消費者帶來全新的可能性。 一、 深度學習賦能動態媒體內容生成：創造力的新紀元 傳統的媒體內容生成往往依賴於人力、時間和專業技能，效率低下且成本高昂。深度學習的齣現，徹底改變瞭這一局麵。 文本到視頻/圖像的生成： 想象一下，隻需輸入一段文字描述，便能自動生成一段逼真或風格獨特的視頻片段，甚至是一幅引人入勝的圖像。生成對抗網絡（GANs）和Transformer等模型，通過學習海量的文本-視覺對應關係，已經能夠實現令人驚嘆的文本驅動內容生成。這極大地降低瞭內容創作的門檻，使得普通人也能輕鬆錶達創意，為個人媒體、社交媒體內容的生産注入瞭新的活力。從營銷短片、教學演示，到藝術創作，其應用前景廣闊。 圖像/視頻風格遷移與編輯： 深度學習模型能夠精準地捕捉不同藝術風格的精髓，並將其應用於現有的圖像或視頻素材，賦予內容全新的視覺美感。例如，將古典油畫的風格應用到一段現代街拍視頻中，或將卡通風格應用於真人電影片段。這不僅為影視後期製作、廣告創意提供瞭強大的工具，也使得內容呈現更加多元化和個性化。更進一步，深度學習還能實現視頻的智能編輯，如自動剪輯、精彩片段提取、甚至是對視頻內容進行語義層麵的修改，極大地提升瞭視頻製作的效率和自由度。 音頻與語音閤成/轉換： 動態媒體離不開聲音的襯托。深度學習在語音閤成方麵取得瞭飛躍性的進展，能夠生成極其自然、富有情感的語音，甚至模仿特定人物的聲綫。這對於有聲讀物、播客、虛擬助手、遊戲角色配音等領域具有革命性的意義。同時，深度學習也能夠實現音頻的智能降噪、背景音分離、甚至音樂的自動創作，為動態媒體內容的後期製作提供瞭極大的便利。 3D建模與虛擬內容生成： 隨著虛擬現實（VR）和增強現實（AR）的興起，對3D內容的需求日益增長。深度學習模型能夠通過學習大量的3D數據，實現從2D圖像到3D模型的自動生成，甚至直接生成逼真的虛擬場景和角色。這為遊戲開發、虛擬現實體驗、數字孿生等領域打開瞭新的大門，使得構建沉浸式、交互式動態媒體內容成為可能。 二、 深度學習驅動的動態媒體內容理解：讓機器“看懂”世界 除瞭生成內容，讓機器能夠深度理解動態媒體內容同樣至關重要。這為內容的智能分發、推薦、搜索以及安全審核提供瞭堅實的基礎。 視頻行為識彆與事件檢測： 深度學習模型能夠準確地識彆視頻中的人物動作、行為模式以及發生的事件。這對於安防監控、體育賽事分析、用戶行為研究等領域具有重要價值。例如，自動識彆視頻中發生的跌倒、打鬥等異常事件，或分析足球比賽中的關鍵進球瞬間。 場景理解與物體識彆： 機器通過深度學習能夠識彆視頻和圖像中的場景類型（如室內、室外、城市、鄉村）以及其中的物體。這使得對海量媒體內容的自動分類、索引和檢索成為可能，極大地提高瞭信息的可訪問性。對於新聞媒體、內容聚閤平颱而言，這可以實現更精準的內容推薦和搜索。 情感與意圖分析： 深度學習模型能夠分析視頻中的人物錶情、語言錶達以及肢體語言，從而推斷齣其情感狀態和意圖。這對於理解用戶反饋、輿情監控、甚至是在綫教育中評估學生的學習狀態都具有重要的應用價值。 多模態信息融閤： 動態媒體通常包含多種模態的信息，如視覺、聽覺、文本描述等。深度學習擅長將這些不同模態的信息進行有效融閤，從而獲得對內容的更全麵、更深刻的理解。例如，結閤視頻畫麵和語音解說，更準確地理解一段新聞報道的內容。 三、 深度學習在動態媒體分發與消費中的革新：個性化、智能化、高效化 深度學習不僅僅作用於內容的生産和理解，它還在內容的傳播和消費環節扮演著關鍵角色，極大地提升瞭用戶體驗和運營效率。 智能內容推薦係統： 這是深度學習在動態媒體領域最廣泛的應用之一。通過分析用戶的觀看曆史、偏好、行為以及內容的特徵，深度學習模型能夠為用戶推薦最感興趣的視頻、文章、音樂等。這種個性化的推薦，極大地提升瞭用戶粘性和平颱的使用時長。從視頻平颱的“猜你喜歡”，到新聞APP的個性化推送，深度學習無處不在。 實時內容審核與過濾： 在海量的動態媒體內容中，存在著大量的不當信息，如暴力、色情、虛假信息等。深度學習模型能夠實現對這些內容的實時、自動化的審核與過濾，保障平颱內容的健康生態，維護用戶的安全。這極大地減輕瞭人工審核的壓力，提升瞭審核的效率和準確性。 智能視頻壓縮與傳輸優化： 動態媒體，尤其是高清視頻，對網絡帶寬和存儲空間提齣瞭巨大的挑戰。深度學習技術能夠學習視頻內容的時空冗餘，實現更高效的視頻壓縮算法，從而在保證視頻質量的同時，降低傳輸碼率，提升觀看體驗，尤其是在網絡條件不佳的情況下。 增強現實/虛擬現實體驗優化： 深度學習在AR/VR領域扮演著核心角色，包括場景重建、物體跟蹤、手勢識彆、以及虛擬角色與現實環境的交互等。這些技術的進步，使得動態媒體能夠提供更沉浸、更真實的交互式體驗。 四、 實踐與挑戰：深度學習在動態媒體落地中的思考 盡管深度學習在動態媒體領域展現齣瞭巨大的潛力，但在實際應用中，仍然麵臨諸多挑戰： 數據的高質量與多樣性： 深度學習模型的效果高度依賴於訓練數據的質量和數量。動態媒體數據的采集、標注和清洗成本高昂，且容易存在偏差。如何獲取高質量、多樣化的數據，是推動模型性能提升的關鍵。 模型的可解釋性與魯棒性： 深度學習模型，尤其是復雜的深度神經網絡，往往被視為“黑箱”，其決策過程難以理解。在一些關鍵應用場景（如新聞內容審核、法律相關內容分析），模型的可解釋性至關重要。同時，模型在麵對對抗性攻擊或未知場景時，其魯棒性也需要進一步提升。 計算資源的消耗： 深度學習模型的訓練和推理過程往往需要大量的計算資源，包括高性能的GPU和龐大的存儲空間。這對於許多中小型媒體機構和個人開發者而言，構成瞭技術和經濟上的門檻。 倫理與社會影響： 隨著深度學習在內容生成和傳播中的廣泛應用，也引發瞭一係列倫理和社會問題，如深度僞造（Deepfake）的濫用、信息繭房的加劇、以及版權和知識産權的保護等。如何在享受技術紅利的同時，規避潛在的風險，需要深入的思考和前瞻性的規範。 五、 展望未來：深度學習與動態媒體的協同進化 展望未來，深度學習與動態媒體的融閤將更加深入。我們可以預見： 更智能、更個性化的內容創作工具： 深度學習將進一步賦能內容創作者，提供更強大、更易用的工具，讓創意錶達更加自由和高效。 顛覆性的交互式媒體體驗： AR/VR技術與深度學習的結閤，將催生全新的交互式敘事和沉浸式媒體體驗，模糊現實與虛擬的界限。 高度智能化的媒體生態係統： 從內容生産、審核、分發到消費，整個媒體生態係統將變得更加智能化和自動化，實現資源的優化配置和用戶體驗的最大化。 “通用人工智能”在媒體領域的雛形： 隨著模型能力的提升，未來或許會齣現能夠在多種媒體任務中展現齣類人智能的“通用人工智能”，為媒體行業帶來更深遠的變革。 本書旨在為讀者勾勒齣深度學習在動態媒體領域的全景圖，從理論基礎到實踐應用，從技術細節到前沿趨勢。我們相信，通過深入理解和有效運用深度學習，我們能夠駕馭動態媒體的浪潮，創造齣更豐富、更智能、更具價值的媒體內容，並最終塑造媒體的未來。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在媒體行業工作的從業者，每天都要麵對海量的視頻、音頻以及各種交互式內容的生産和傳播。隨著技術的發展，我深切感受到傳統的媒體生産和分發模式已經越來越難以滿足用戶的需求，尤其是在個性化和實時性方麵。我一直在關注深度學習在人工智能領域的最新進展，也知道它對圖像識彆、自然語言處理等方麵的影響巨大，但對於它如何具體應用於“動態媒體”這個更寬泛的概念，我還沒有一個非常清晰的理解。這本書的齣現，對我來說就像是一盞及時雨。我非常期待能夠從中學習到，如何利用深度學習技術來提升視頻的質量和錶現力，例如通過智能剪輯、特效生成，甚至是虛擬現實的融閤。同時，我也對如何利用深度學習來分析用戶觀看行為，從而實現內容的精準推送和互動，抱有濃厚的興趣。更進一步，我希望能瞭解到，在動態媒體的整個生命周期中，從內容創作、分發到用戶互動，深度學習都能扮演怎樣的角色，以及是否存在一些成熟的工具和平颱可以幫助我們快速實現這些應用。這本書如果能提供一些落地性的指導和成功案例，那將對我非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對技術發展充滿好奇心的普通讀者，我經常會在各種科技新聞和論壇中聽到“深度學習”和“動態媒體”這樣的詞匯。我對它們能夠帶來的改變充滿瞭想象，但總覺得缺乏一個係統性的瞭解。我常常會想，那些令人驚嘆的特效、那些可以實時互動的遊戲、甚至是那些能夠根據我的喜好推薦視頻的平颱，背後究竟隱藏著怎樣的技術秘密？這本書的標題“深度學習在動態媒體中的應用與實踐”，正好擊中瞭我的興趣點。我希望這本書能夠以一種相對易懂的方式，給我解釋清楚深度學習究竟是什麼，它是如何工作的，以及它又是如何被應用在視頻、直播、VR/AR這些動態媒體領域中的。我特彆想知道，它是否能夠幫助我們創造齣更逼真、更動人的視覺效果，或者讓媒體內容變得更加智能，更能理解我們的需求。我期望這本書能夠打開我的眼界，讓我對科技改變生活的方式有一個更深入的認識，也能瞭解到，未來我們所接觸到的媒體，將會因為這些技術而發生怎樣的顛覆性變化。

評分☆☆☆☆☆

最近真的被AI的各種應用震撼到瞭，尤其是它在內容創作和信息傳播方麵的潛力。我一直在找一本能係統性地梳理清楚AI如何賦能動態媒體的書，市麵上這類書籍不少，但很多都過於理論化，或者隻關注某個單一的技術點，很難形成一個完整的認知框架。所以，當我看到這本書的標題時，我立刻就有瞭強烈的興趣。我特彆想瞭解的是，深度學習究竟是如何在動態媒體中發揮作用的？是用來生成更逼真、更具吸引力的視覺內容？還是用來分析海量用戶數據，從而實現更精準的內容分發和個性化體驗？書中是否會深入探討一些前沿的算法，比如生成對抗網絡（GANs）在視頻生成方麵的應用，或者是捲積神經網絡（CNN）在圖像和視頻識彆中的關鍵作用？而且，我更關心的是，這些技術是如何轉化為實際應用的？是否有具體的項目案例，能讓我看到這些抽象的概念是如何在現實世界中落地，並産生商業價值的？比如，在廣告營銷、娛樂産業、甚至新聞報道等領域，深度學習能否幫助我們創造齣前所未有的動態媒體體驗？我希望這本書能夠給我一個清晰的答案，並帶我走進一個充滿可能性的新世界。

評分☆☆☆☆☆

最近一段時間，我對“動態媒體”這個概念特彆著迷。我總覺得，相比於靜態的圖片和文字，視頻、直播、甚至是AR/VR帶來的沉浸式體驗，更能觸動人心，也更能傳遞復雜的信息和情感。而這一切的背後，我隱約感覺到，強大的計算能力和智能算法是必不可少的驅動力。當我看到這本書的標題時，立刻就覺得它可能是我一直在尋找的那種能連接起“技術”與“創意”的橋梁。我非常好奇，書中會如何講解深度學習這種強大的工具，來賦能動態媒體的創造和傳播。比如，它會不會介紹一些非常炫酷的AI生成內容的技術，讓我們可以像搭積木一樣創作齣獨特的視覺效果？或者，它會不會探討如何讓媒體內容變得更加“智能”，能夠根據不同的觀看場景和用戶偏好，自動調整播放策略，甚至生成個性化的旁白和字幕？我希望能在這本書中找到一些關於如何打破傳統媒體的邊界，創造齣更具互動性、更富感染力的全新媒體形態的思路。如果書中能提供一些啓發性的案例，讓我看到深度學習如何讓媒體變得更加生動有趣，那就太好瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計我真是太喜歡瞭！那種深邃的藍色背景，搭配上簡潔而充滿科技感的金色字體，瞬間就抓住瞭我的眼球。我在書店裏逛瞭很久，幾乎所有關於技術類的書籍都翻瞭個遍，但就是它的設計風格，讓我覺得它不僅僅是一本技術書籍，更像是一件可以擺在書架上增添品味的藝術品。我第一時間就把它從書架上取瞭下來，翻看瞭幾頁。雖然還沒來得及深入閱讀，但光是看目錄和一些章節標題，我就能感受到作者在內容編排上的用心。很多我一直以來對動態媒體領域技術應用很好奇的點，似乎都在其中得到瞭呼應。比如“實時渲染與內容生成”、“交互式視頻分析”、“用戶行為預測與個性化推薦”等等，這些詞匯本身就充滿瞭吸引力，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我希望這本書不僅能理論上講解清楚，更能在實踐層麵提供一些可藉鑒的案例和思路，畢竟，理論再好，落地纔是王道。總的來說，這本書給我的第一印象非常棒，從外在到內在，都透露齣一種專業、前沿的氣息，我相信它一定能給我帶來一次愉快的閱讀體驗。