言有三新书再印,从理论到实践系统性学习计算机视觉
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文/编辑 | 言有三
书籍重印了,最近也来了许多新朋友,再次给大家介绍一下我这本书。
这是什么书?
如书名《深度学习之图像识别 核心技术与案例实战》,这是一本以计算机视觉技术为依托,讲述深度学习中的核心技术的书籍,同时配套有大量实战案例。
书的内容总览如下,覆盖深度学习理论(最优化,损失目标设计),数据使用(常用数据集,数据获取,标注与增强),可视化(数据与模型),模型优化,三大计算机视觉任务的发展。
不敢说比市面上大部分同类书籍覆盖内容更广,但是也是足够广了。
第一章:神经网络基础
第二章:深度学习优化基础
第三章:深度学习中的数据(包括数据集介绍/数据增强方法等)
第四章:图像分类(包括分类问题详解,两个不同工业级难度的实践项目)
第五章:图像分割(包括传统方法和深度学习相关核心技术,两个不同工业级难度的实践项目)
第六章:目标检测(包括传统方法和深度学习相关核心技术,faster rcnn项目详解解读和实战)
第七章:数据与模型可视化(包括数据,模型可视化方法和开源框架使用)
第八章:模型压缩(包括各类模型压缩技术,一个工业级的模型压缩项目)
第九章:损失函数(包括分类,回归,GAN等任务的损失函数设计)
第十张:模型部署与上线(微信小程序前后端开发和caffe环境配置与模型部署)
本书最大特色
首先说一下本书的特色,也就是区别于同类书籍的地方吧。
1、内容设置比较全面。目前大部分书籍或者只有理论或者只有开源框架项目讲解,本书的数据使用,模型优化,可视化,损失函数的设计,模型部署是大部分书中缺失的。
2、有图有真相。作为计算机视觉相关的书,大部分书却因为版权或者其他问题没有太多的图,但是本书不一样,因为项目非常多,而且我有的是图啊。
有三喜欢摄影,拍了很多图,而且也不怕出丑,因此你可能会在书中看到我的自拍,我的猫,风景照等。嗯,请做好心理准备。
有一些朋友说我不应该放自拍,没办法,还在等着国家分配一个女朋友,如果能搞定明星照片谁愿意自己上。
3、理论和实践结合,由浅入深。每一章节都是先说清楚理论,然后紧接着进行1~2个项目。比如图像分类,图像分割都是设置从初级到高级的两个任务。最后一章还讲了小程序前后端开发来部署自己的模型,具体的大家可以直接看书。
4、非常紧凑。包含的内容非常多,但是书不厚,不过250页,因为我没有时间去添加非干货内容。
本书不足
当然由于水平和时间有限,本书也有一些不足之处。
1、内容未必最新最全。
比如深度学习优化部分,最新的一些已经稳定的技术比如激活函数中的swish等没有添加,不过大家可以在我们公众号阅读。
三大基础任务中的模型未能及时收录最新的模型,这一方面是基于书应该只收录稳定和经典的内容,另一方面也是因为技术发展太快。不过大家放心,主流内容和细节肯定是全的,新内容在公众号和知识星球中都有。
2、没有添加习题和过多思考。
本书定位是工程实践为主,虽然在深度学习优化,损失函数章节中也有大量的公式和理论,但是总的来说偏向工业界实践。所以,我们没有布置习题,也没有直接引导大家进行过多的思考,这一块可以通过加入我们知识星球,微信公众号和知乎互动来完成,欢迎交流!
3、没有添加参考论文链接
这是出版社要求的,大家可以根据关键词自己搜索或者进知识星球寻找。
后续交流
如果大家在内容理解,代码实现中存在疑问,有好的建议,以及想要基于书的内容做更多的提升,可以进入有三AI知识星球交流。
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