书籍摘要

《Deep Learning for Vision Systems》是由Mohamed Elgendy撰写的一本专注于计算机视觉领域的深度学习教材，由Manning Publications在2020年出版。本书旨在为读者提供从深度学习基础到高级应用的全面指导，帮助读者掌握构建先进计算机视觉系统的技能。

作者简介

Mohamed Elgendy是Rakuten的工程副总裁，负责领导其AI平台和产品开发。他曾在Synapse Technology担任工程主管，构建用于全球安检点威胁检测的专有计算机视觉应用，并在亚马逊建立了中央AI团队，为AWS和Amazon Go等团队提供深度学习智库。他还开发了亚马逊机器大学的计算机视觉课程。

内容概述

本书分为三部分，涵盖了深度学习的基础知识、图像分类与检测技术，以及生成模型和视觉嵌入等高级主题。

第一部分：深度学习基础

• 第1章：介绍计算机视觉的基本概念，包括视觉感知、计算机视觉的应用场景（如图像分类、目标检测、风格迁移等）以及计算机视觉处理流程。
• 第2章：深入探讨神经网络的基础，包括感知器、多层感知器（MLP）、激活函数、前馈过程、误差函数和优化算法等。
• 第3章：详细讲解卷积神经网络（CNN）的架构和基本组件，如卷积层、池化层和全连接层，并通过项目实践展示如何使用CNN进行图像分类。

第二部分：图像分类与检测

• 第4章：讨论深度学习项目的结构和超参数调整策略，包括性能指标定义、基线模型设计、数据准备、模型评估和改进。
• 第5章：介绍高级CNN架构，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、Inception和ResNet，并提供相应的Keras实现。
• 第6章：探讨迁移学习的概念和方法，包括使用预训练网络作为分类器、特征提取器以及微调技术。
• 第7章：讲解目标检测技术，包括R-CNN、SSD和YOLO等算法的原理和实现。

第三部分：生成模型和视觉嵌入

• 第8章：介绍生成对抗网络（GAN）的架构和训练方法，以及如何评估GAN模型。
• 第9章：探讨深度学习在艺术风格迁移和神经风格转换中的应用。
• 第10章：讨论视觉嵌入的应用，如人脸识别、图像推荐系统和目标再识别，并介绍学习嵌入的方法和损失函数。

适用对象

本书适合具备机器学习基础知识和Python编程能力的读者，无论是希望在计算机视觉领域就业、深入了解高级神经网络算法，还是希望构建自己的产品或创业的读者，都能从本书中获得宝贵的指导。

特色与优势

• 全面覆盖：从基础到高级，涵盖计算机视觉领域的核心技术和应用。
• 实践导向：通过丰富的项目实践，帮助读者将理论知识应用于实际问题。
• 深度解析：不仅讲解如何使用深度学习模型，还深入探讨模型背后的数学原理。
• 最新研究：结合最新的研究成果和行业应用，使读者能够紧跟技术前沿。

《Deep Learning for Vision Systems》是一本不可多得的深度学习与计算机视觉领域的专业教材，适合希望在这一领域深入学习和实践的读者。