编辑推荐
《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力，并需要读者了解Linux的基本使用。
名人推荐
本书广泛而翔实地介绍了深度学习的方方面面，并且由浅入深地阐释了经典CNN算法。作者语言风趣、幽默，对于那些对深度学习充满兴趣，想跃跃欲试的入门读者而言，是一本极好的参考读物。
——华远志，NVIDIA（英伟达）公司高级工程师
Codelab是Google工程师文化的重要组成部分，有经验的程序员理论结合实践，将新技术和新工具用实例的方式加以介绍。无论是Noogler还是Senior Googler，面对Google庞杂的内部技术，正是Codelab使大家能够快速无师自通。叶博士的这本“实战”正是机器学习各领域的一个个高质量的Codelab，是作者多年来摸索积累的第壹手经验的总结。对于善于学习的程序员，一定可以在学习Deep Learning的路上发现此书大有助益，事半功倍。
——吕佳楠，Google公司软件工程师
本书对时下热门的深度学习技术从多个视角进行了细致剖析。从深度学习理论在AI领域的进化史，到深度学习理论的数学基础，再到利用工具快速构建深度学习模型，书中都有深入浅出的讲解。书中描述了深度学习技术在计算机视觉各个领域的最新应用，内容全面而丰富，示例通俗易懂，是一本带领工程人员深入理解深度学习技术的实用宝典。
——钟诚，博士，理光软件研究院研究员
作者简介
博士，现在京 东从事深度学习和计算机视觉算法研发。加入京 东之前，曾在ProPlus Design Solutions硅谷和北京研发中心任职研发经理，负责统计建模算法研发，后加入Siemens Corporate Technology担任Research Scientist，专注计算影像和计算机视觉的研究。叶博士于2007年7月获得北京大学微电子学士学位，2011年4月获得Arizona State University的Electrical Engineering博士学位。
目录
序言
前言
第1篇 基础知识
第1章 引言 2
1.1 人工智能的新焦点——深度学习 2
1.1.1 人工智能——神话传说到影视漫画 2
1.1.2 人工智能的诞生 3
1.1.3 神经科学的研究 4
1.1.4 人工神经网络的兴起 5
1.1.5 神经网络的第一次寒冬 6
1.1.6 神经网络的第一次复兴 8
1.1.7 神经网络的第二次寒冬 9
1.1.8 2006年——深度学习的起点 10
1.1.9 生活中的深度学习 11
1.1.10 常见深度学习框架简介 12
1.2 给计算机一双眼睛——计算机视觉 14
1.2.1 计算机视觉简史 14
1.2.2 2012年——计算机视觉的新起点 16
1.2.3 计算机视觉的应用 17
1.2.4 常见计算机视觉工具包 19
1.3 基于深度学习的计算机视觉 19
1.3.1 从ImageNet竞赛到AlphaGo战胜李世石——计算机视觉超越人类 19
1.3.2 GPU和并行技术——深度学习和计算视觉发展的加速器 21
1.3.3 基于卷积神经网络的计算机视觉应用 22
第2章 深度学习和计算机视觉中的基础数学知识 27
2.1 线性变换和非线性变换 27
2.1.1 线性变换的定义 27
2.1.2 高中教科书中的小例子 28
2.1.3 点积和投影 28
2.1.4 矩阵乘法的几何意义（1） 30
2.1.5 本征向量和本征值 34
2.1.6 矩阵乘法的几何意义（2） 37
2.1.7 奇异值分解 38
2.1.8 线性可分性和维度 39
2.1.9 非线性变换 42
2.2 概率论及相关基础知识 43
2.2.1 条件概率和独立 43
2.2.2 期望值、方差和协方差 44
2.2.3 熵 45
2.2.4 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE） 47
2.2.5 KL散度（Kullback—Leibler divergence） 49
2.2.6 KL散度和MLE的联系 49
2.3 维度的诅咒 50
2.3.1 采样和维度 50
2.3.2 高维空间中的体积 51
2.3.3 高维空间中的距离 53
2.3.4 中心极限定理和高维样本距离分布的近似 54
2.3.5 数据实际的维度 56
2.3.6 局部泛化 58
2.3.7 函数对实际维度的影响 59
2.3.8 PCA——什么是主成分 60
2.3.9 PCA——通过本征向量和本征值求主成分 60
2.3.10 PCA——通过主成分分析降维 61
2.3.11 PCA——归一化和相关性系数 63
2.3.12 PCA——什么样的数据适合PCA 64
2.3.13 其他降维手段 65
2.4 卷积 66
2.4.1 点积和卷积 66
2.4.2 一维卷积 67
2.4.3 卷积和互相关 68
2.4.4 二维卷积和图像响应 69
2.4.5 卷积的计算 70
2.5 数学优化基础 71
2.5.1 最小值和梯度下降 72
2.5.2 冲量（Momentum） 73
2.5.3 牛顿法 75
2.5.4 学习率和自适应步长 77
2.5.5 学习率衰减（Learning Rate Decay） 78
2.5.6 AdaGrad：每个变量有自己的节奏 78
2.5.7 AdaDelta的进一步改进 79
2.5.8 其他自适应算法 80
2.5.9 损失函数 81
2.5.10 分类问题和负对数似然 82
2.5.11 逻辑回归 83
2.5.12 Softmax：将输出转换为概率 84
2.5.13 链式求导法则 84
第3章 神经网络和机器学习基础 87
3.1 感知机 87
3.1.1 基本概念 87
3.1.2 感知机和线性二分类 87
3.1.3 激活函数 88
3.2 神经网络基础 89
3.2.1 从感知机到神经网络 89
3.2.2 最简单的神经网络二分类例子 90
3.2.3 隐层神经元数量的作用 93
3.2.4 更加复杂的样本和更复杂的神经网络 94
3.3 后向传播算法 95
3.3.1 求神经网络参数的梯度 95
3.3.2 计算图（Computational Graph） 95
3.3.3 利用后向传播算法计算一个神经网络参数的梯度 97
3.3.4 梯度消失 99
3.3.5 修正线性单元（ReLU） 100
3.3.6 梯度爆炸 101
3.3.7 梯度检查（gradient check） 102
3.3.8 从信息传播的角度看后向传播算法 103
3.4 随机梯度下降和批量梯度下降 104
3.4.1 全量数据（full—batch）梯度下降 104
3.4.2 随机梯度下降（SGD）和小批量数据（mini—batch） 104
3.4.3 数据均衡和数据增加（data augmentation） 106
3.5 数据、训练策略和规范化 108
3.5.1 欠拟合和过拟合 108
3.5.2 训练误差和测试误差 109
3.5.3 奥卡姆剃刀没有免费午餐 111
3.5.4 数据集划分和提前停止 112
3.5.5 病态问题和约束 113
3.5.6 L2规范化（L2 Regularization） 113
3.5.7 L1规范化（L1 Regularization） 114
3.5.8 集成（Ensemble）和随机失活（Dropout） 115
3.6 监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习 117
3.6.1 监督学习、非监督学习和半监督学习 117
3.6.2 强化学习（reinforcement learning） 118
第4章 深度卷积神经网络 120
4.1 卷积神经网络 120
4.1.1 基本概念 120
4.1.2 卷积层和特征响应图 121
4.1.3 参数共享 123
4.1.4 稀疏连接 124
4.1.5 多通道卷积 125
4.1.6 激活函数 125
4.1.7 池化、不变性和感受野 126
4.1.8 分布式表征（Distributed Representation） 128
4.1.9 分布式表征和局部泛化 130
4.1.10 分层表达 131
4.1.11 卷积神经网络结构 131
4.2 LeNet——第一个卷积神经网络 132
4.3 新起点——AlexNet 133
4.3.1 网络结构 133
4.3.2 局部响应归一化（Local Response Normalization，LRN） 136
4.4 更深的网络——GoogLeNet 136
4.4.11×1卷积和Network In Network 136
4.4.2 Inception结构 138
4.4.3 网络结构 138
4.4.4 批规一化（Batch Normalization，BN） 140
4.5 更深的网络——ResNet 142
4.5.1 困难的深层网络训练：退化问题 142
4.5.2 残差单元 142
4.5.3 深度残差网络 144
4.5.4 从集成的角度看待ResNet 144
4.5.5 结构更复杂的网络 146
第2篇 实例精讲
第5章 Python基础 148
5.1 Python简介 148
5.1.1 Python简史 148
5.1.2 安装和使用Python 149
5.2 Python基本语法 150
5.2.1 基本数据类型和运算 150
5.2.2 容器 153
5.2.3 分支和循环 156
5.2.4 函数、生成器和类 159
5.2.5 map、reduce和filter 162
5.2.6 列表生成（list comprehension） 163
5.2.7 字符串 163
5.2.8 文件操作和pickle 164
5.2.9 异常 165
5.2.10 多进程（multiprocessing） 165
5.2.11 os模块 166
5.3 Python的科学计算包——NumPy 167
5.3.1 基本类型（array） 167
5.3.2 线性代数模块（linalg） 172
5.3.3 随机模块（random） 173
5.4 Python的可视化包——matplotlib 175
5.4.12D图表 175
5.4.23D图表 178
5.4.3 图像显示 180
第6章 OpenCV基础 182
6.1 OpenCV简介 182
6.1.1 OpenCV的结构 182
6.1.2 安装和使用OpenCV 183
6.2 Python—OpenCV基础 184
6.2.1 图像的表示 184
6.2.2 基本图像处理 185
6.2.3 图像的仿射变换 188
6.2.4 基本绘图 190
6.2.5 视频功能 192
6.3 用OpenCV实现数据增加小工具 193
6.3.1 随机裁剪 194
6.3.2 随机旋转 194
6.3.3 随机颜色和明暗 196
6.3.4 多进程调用加速处理 196
6.3.5 代码：图片数据增加小工具 196
6.4 用OpenCV实现物体标注小工具 203
6.4.1 窗口循环 203
6.4.2 鼠标和键盘事件 205
6.4.3 代码：物体检测标注的小工具 206
第7章 Hello World！ 212
7.1 用MXNet实现一个神经网络 212
7.1.1 基础工具、NVIDIA驱动和CUDA安装 212
7.1.2 安装MXNet 213
7.1.3 MXNet基本使用 214
7.1.4 用MXNet实现一个两层神经网络 215
7.2 用Caffe实现一个神经网络 219
7.2.1 安装Caffe 219
7.2.2 Caffe的基本概念 220
7.2.3 用Caffe实现一个两层神经网络 221
第8章 最简单的图片分类——手写数字识别 227
8.1 准备数据——MNIST 227
8.1.1 下载MNIST 227
8.1.2 生成MNIST的图片 227
8.2 基于Caffe的实现 228
8.2.1 制作LMDB数据 229
8.2.2 训练LeNet—5230
8.2.3 测试和评估 235
8.2.4 识别手写数字 239
8.2.5 增加平移和旋转扰动 240
8.3 基于MXNet的实现 242
8.3.1 制作Image Recordio数据 242
8.3.2 用Module模块训练LeNet—5243
8.3.3 测试和评估 245
8.3.4 识别手写数字 247
第9章 利用Caffe做回归 249
9.1 回归的原理 249
9.1.1 预测值和标签值的欧式距离 249
9.1.2 EuclideanLoss层 250
9.2 预测随机噪声的频率 250
9.2.1 生成样本：随机噪声 250
9.2.2 制作多标签HDF5数据 252
9.2.3 网络结构和Solver定义 253
9.2.4 训练网络 259
9.2.5 批量装载图片并利用GPU预测 260
9.2.6 卷积核可视化 262
第10章 迁移学习和模型微调 264
10.1 吃货必备——通过Python采集美食图片 264
10.1.1 通过关键词和图片搜索引擎下载图片 264
10.1.2 数据预处理——去除无效和不相关图片 267
10.1.3 数据预处理——去除重复图片 267
10.1.4 生成训练数据 269
10.2 美食分类模型 271
10.2.1 迁移学习 271
10.2.2 模型微调法（Finetune） 272
10.2.3 混淆矩阵（Confusion Matrix） 276
10.2.4 P—R曲线和ROC曲线 278
10.2.5 全局平均池化和激活响应图 284
第11章 目标检测 288
11.1 目标检测算法简介 288
11.1.1 滑窗法 288
11.1.2 PASCAL VOC、mAP和IOU简介 289
11.1.3 Selective Search和R—CNN简介 290
11.1.4 SPP、ROI Pooling和Fast R—CNN简介 291
11.1.5 RPN和Faster R—CNN简介 293
11.1.6 YOLO和SSD简介 294
11.2 基于PASCAL VOC数据集训练SSD模型 296
11.2.1 MXNet的SSD实现 296
11.2.2 下载PASCAL VOC数据集 297
11.2.3 训练SSD模型 298
11.2.4 测试和评估模型效果 299
11.2.5 物体检测结果可视化 299
11.2.6 制作自己的标注数据 302
第12章 度量学习 304
12.1 距离和度量学习 304
12.1.1 欧氏距离和马氏距离 304
12.1.2 欧式距离和余弦距离 305
12.1.3 非线性度量学习和Siamese网络 306
12.1.4 Contrastive Loss：对比损失函数 307
12.2 用MNIST训练Siamese网络 307
12.2.1 数据准备 307
12.2.2 参数共享训练 309
12.2.3 结果和可视化 314
12.2.4 用τ—SNE可视化高维特征 316
第13章 图像风格迁移 317
13.1 风格迁移算法简介 317
13.1.1 通过梯度下降法进行图像重建 317
13.1.2 图像风格重建和Gram矩阵 318
13.1.3 图像风格迁移 320
13.2 MXNet中的图像风格迁移例子 320
13.2.1 MXNet的风格迁移实现 321
13.2.2 对图片进行风格迁移 326
序言
序言深度学习是机器学习的一个重要分支，它以简化的方式模拟人脑复杂的神经系统，从而达到对数据的高级抽象。近些年，深度学习在语音识别、计算机视觉、自然语言处理、生成网络和无监督学习等领域都有着广泛的应用，从很多方面改变着人们的日常生活。
互联网巨头谷歌、Facebook、、微软、百度、阿里巴巴和腾讯等公司都建立了相应的深度学习部门和平台。随着近几年深度学习的快速发展，相继出现了大量的开源软件平台，如Caffe、MXNet、TensorFlow和Torch等。这些平台多数都有相应的Python和C++接口，功能非常强大。但是对于初学者来说，还是有一定的门槛。
本书架起了一座初学者和开源深度学习软件之间的桥梁，致力于帮助初学者进入机器学习特别是深度学习在计算机视觉中的应用等领域。本书涵盖了基础的数学、机器学习和图像识别等内容，同时对两个主流的开源深度学习库Caffe和MXNet都有大量的实战例子描述分类和回归等问题。
本书作者在深度学习领域有着深入的研究，善于把复杂的问题用浅显易懂的语言描述出来，使得本书内容引人入胜。本书结构合理，内容涵盖了计算机视觉领域的一些主要问题。对于一个学习计算机视觉的新手来说，本书的数学推导浅显易懂，从一些简单例子开始，然后推广到抽象的矩阵描述方式，大大减轻了学习负担。读者可以通过前7章的学习，对神经网络、基础的数学和编程技巧有一个全面的了解。在此基础上可以根据具体的问题参考本书中具体的章节，例如图像识别、回归和目标检测等。在这些章节中，读者可以按照书中的步骤搭建自己的应用。
田疆西门子高级研究员
文摘
版权页：
插图：
信息检索 搜索引擎可以利用文字描述返回用户想要的信息，图片也可以作为输入来进行信息的检索。最早做图片搜索的是一家老牌网站Tineye，上传图片就能返回相同或相似的结果。后来随着深度学习在计算机视觉领域的崛起，Google和百度等公司也推出了自己的图片搜索引擎，只要上传自己拍摄的照片，就能从返回的结果中找到相关的信息。
游戏娱乐 在游戏娱乐领域，计算机视觉的主要应用是在体感游戏，如Kinect、Wii和PS4等。在这些游戏设备上会用到一种特殊的深度摄像头，用于返回场景到摄像头距离的信息，从而用于三维蓉建或辅助识别，这种办法比常见的双目视觉技术更加可靠实用。此外就是手势识别、人脸识别、人体姿态识别等技术，用来接收玩家指令或和玩家互动。
摄影摄像 数码相机诞生后，计算机视觉技术就开始应用于消费电子领域的照相机和摄像机上。最常见的就是人脸，尤其是笑脸识别，不需要再喊“茄子”，只要露出微笑就会捕捉下美好的瞬间。新手照相也不用担心对焦不准，相机会自动识别出人脸并对焦。手抖的问题也在机械技术和视觉技术结合的手段下，得到了一定程度上的控制。近些年一个新的计算机视觉子学科——计算摄影学的崛起，也给消费电子领域带来了新玩意——“光场相机”。有了光场相机共至不需要对焦，拍完之后回家慢慢选对焦点，聚焦到任何—个距离上的画面都能一次捕捉到。除了图像获取外，图像后期处理也有很多计算机视觉技术的应用，如Photoshop中的图像分割技术和抠图技术，高动态范围（High Dynamic Range，HDR）技术用于美化照片，利用图像拼接算法创建全景照片等。
《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力，并需要读者了解Linux的基本使用。
名人推荐
本书广泛而翔实地介绍了深度学习的方方面面，并且由浅入深地阐释了经典CNN算法。作者语言风趣、幽默，对于那些对深度学习充满兴趣，想跃跃欲试的入门读者而言，是一本极好的参考读物。
——华远志，NVIDIA（英伟达）公司高级工程师
Codelab是Google工程师文化的重要组成部分，有经验的程序员理论结合实践，将新技术和新工具用实例的方式加以介绍。无论是Noogler还是Senior Googler，面对Google庞杂的内部技术，正是Codelab使大家能够快速无师自通。叶博士的这本“实战”正是机器学习各领域的一个个高质量的Codelab，是作者多年来摸索积累的第壹手经验的总结。对于善于学习的程序员，一定可以在学习Deep Learning的路上发现此书大有助益，事半功倍。
——吕佳楠，Google公司软件工程师
本书对时下热门的深度学习技术从多个视角进行了细致剖析。从深度学习理论在AI领域的进化史，到深度学习理论的数学基础，再到利用工具快速构建深度学习模型，书中都有深入浅出的讲解。书中描述了深度学习技术在计算机视觉各个领域的最新应用，内容全面而丰富，示例通俗易懂，是一本带领工程人员深入理解深度学习技术的实用宝典。
——钟诚，博士，理光软件研究院研究员
作者简介
博士，现在京 东从事深度学习和计算机视觉算法研发。加入京 东之前，曾在ProPlus Design Solutions硅谷和北京研发中心任职研发经理，负责统计建模算法研发，后加入Siemens Corporate Technology担任Research Scientist，专注计算影像和计算机视觉的研究。叶博士于2007年7月获得北京大学微电子学士学位，2011年4月获得Arizona State University的Electrical Engineering博士学位。
目录
序言
前言
第1篇 基础知识
第1章 引言 2
1.1 人工智能的新焦点——深度学习 2
1.1.1 人工智能——神话传说到影视漫画 2
1.1.2 人工智能的诞生 3
1.1.3 神经科学的研究 4
1.1.4 人工神经网络的兴起 5
1.1.5 神经网络的第一次寒冬 6
1.1.6 神经网络的第一次复兴 8
1.1.7 神经网络的第二次寒冬 9
1.1.8 2006年——深度学习的起点 10
1.1.9 生活中的深度学习 11
1.1.10 常见深度学习框架简介 12
1.2 给计算机一双眼睛——计算机视觉 14
1.2.1 计算机视觉简史 14
1.2.2 2012年——计算机视觉的新起点 16
1.2.3 计算机视觉的应用 17
1.2.4 常见计算机视觉工具包 19
1.3 基于深度学习的计算机视觉 19
1.3.1 从ImageNet竞赛到AlphaGo战胜李世石——计算机视觉超越人类 19
1.3.2 GPU和并行技术——深度学习和计算视觉发展的加速器 21
1.3.3 基于卷积神经网络的计算机视觉应用 22
第2章 深度学习和计算机视觉中的基础数学知识 27
2.1 线性变换和非线性变换 27
2.1.1 线性变换的定义 27
2.1.2 高中教科书中的小例子 28
2.1.3 点积和投影 28
2.1.4 矩阵乘法的几何意义（1） 30
2.1.5 本征向量和本征值 34
2.1.6 矩阵乘法的几何意义（2） 37
2.1.7 奇异值分解 38
2.1.8 线性可分性和维度 39
2.1.9 非线性变换 42
2.2 概率论及相关基础知识 43
2.2.1 条件概率和独立 43
2.2.2 期望值、方差和协方差 44
2.2.3 熵 45
2.2.4 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE） 47
2.2.5 KL散度（Kullback—Leibler divergence） 49
2.2.6 KL散度和MLE的联系 49
2.3 维度的诅咒 50
2.3.1 采样和维度 50
2.3.2 高维空间中的体积 51
2.3.3 高维空间中的距离 53
2.3.4 中心极限定理和高维样本距离分布的近似 54
2.3.5 数据实际的维度 56
2.3.6 局部泛化 58
2.3.7 函数对实际维度的影响 59
2.3.8 PCA——什么是主成分 60
2.3.9 PCA——通过本征向量和本征值求主成分 60
2.3.10 PCA——通过主成分分析降维 61
2.3.11 PCA——归一化和相关性系数 63
2.3.12 PCA——什么样的数据适合PCA 64
2.3.13 其他降维手段 65
2.4 卷积 66
2.4.1 点积和卷积 66
2.4.2 一维卷积 67
2.4.3 卷积和互相关 68
2.4.4 二维卷积和图像响应 69
2.4.5 卷积的计算 70
2.5 数学优化基础 71
2.5.1 最小值和梯度下降 72
2.5.2 冲量（Momentum） 73
2.5.3 牛顿法 75
2.5.4 学习率和自适应步长 77
2.5.5 学习率衰减（Learning Rate Decay） 78
2.5.6 AdaGrad：每个变量有自己的节奏 78
2.5.7 AdaDelta的进一步改进 79
2.5.8 其他自适应算法 80
2.5.9 损失函数 81
2.5.10 分类问题和负对数似然 82
2.5.11 逻辑回归 83
2.5.12 Softmax：将输出转换为概率 84
2.5.13 链式求导法则 84
第3章 神经网络和机器学习基础 87
3.1 感知机 87
3.1.1 基本概念 87
3.1.2 感知机和线性二分类 87
3.1.3 激活函数 88
3.2 神经网络基础 89
3.2.1 从感知机到神经网络 89
3.2.2 最简单的神经网络二分类例子 90
3.2.3 隐层神经元数量的作用 93
3.2.4 更加复杂的样本和更复杂的神经网络 94
3.3 后向传播算法 95
3.3.1 求神经网络参数的梯度 95
3.3.2 计算图（Computational Graph） 95
3.3.3 利用后向传播算法计算一个神经网络参数的梯度 97
3.3.4 梯度消失 99
3.3.5 修正线性单元（ReLU） 100
3.3.6 梯度爆炸 101
3.3.7 梯度检查（gradient check） 102
3.3.8 从信息传播的角度看后向传播算法 103
3.4 随机梯度下降和批量梯度下降 104
3.4.1 全量数据（full—batch）梯度下降 104
3.4.2 随机梯度下降（SGD）和小批量数据（mini—batch） 104
3.4.3 数据均衡和数据增加（data augmentation） 106
3.5 数据、训练策略和规范化 108
3.5.1 欠拟合和过拟合 108
3.5.2 训练误差和测试误差 109
3.5.3 奥卡姆剃刀没有免费午餐 111
3.5.4 数据集划分和提前停止 112
3.5.5 病态问题和约束 113
3.5.6 L2规范化（L2 Regularization） 113
3.5.7 L1规范化（L1 Regularization） 114
3.5.8 集成（Ensemble）和随机失活（Dropout） 115
3.6 监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习 117
3.6.1 监督学习、非监督学习和半监督学习 117
3.6.2 强化学习（reinforcement learning） 118
第4章 深度卷积神经网络 120
4.1 卷积神经网络 120
4.1.1 基本概念 120
4.1.2 卷积层和特征响应图 121
4.1.3 参数共享 123
4.1.4 稀疏连接 124
4.1.5 多通道卷积 125
4.1.6 激活函数 125
4.1.7 池化、不变性和感受野 126
4.1.8 分布式表征（Distributed Representation） 128
4.1.9 分布式表征和局部泛化 130
4.1.10 分层表达 131
4.1.11 卷积神经网络结构 131
4.2 LeNet——第一个卷积神经网络 132
4.3 新起点——AlexNet 133
4.3.1 网络结构 133
4.3.2 局部响应归一化（Local Response Normalization，LRN） 136
4.4 更深的网络——GoogLeNet 136
4.4.11×1卷积和Network In Network 136
4.4.2 Inception结构 138
4.4.3 网络结构 138
4.4.4 批规一化（Batch Normalization，BN） 140
4.5 更深的网络——ResNet 142
4.5.1 困难的深层网络训练：退化问题 142
4.5.2 残差单元 142
4.5.3 深度残差网络 144
4.5.4 从集成的角度看待ResNet 144
4.5.5 结构更复杂的网络 146
第2篇 实例精讲
第5章 Python基础 148
5.1 Python简介 148
5.1.1 Python简史 148
5.1.2 安装和使用Python 149
5.2 Python基本语法 150
5.2.1 基本数据类型和运算 150
5.2.2 容器 153
5.2.3 分支和循环 156
5.2.4 函数、生成器和类 159
5.2.5 map、reduce和filter 162
5.2.6 列表生成（list comprehension） 163
5.2.7 字符串 163
5.2.8 文件操作和pickle 164
5.2.9 异常 165
5.2.10 多进程（multiprocessing） 165
5.2.11 os模块 166
5.3 Python的科学计算包——NumPy 167
5.3.1 基本类型（array） 167
5.3.2 线性代数模块（linalg） 172
5.3.3 随机模块（random） 173
5.4 Python的可视化包——matplotlib 175
5.4.12D图表 175
5.4.23D图表 178
5.4.3 图像显示 180
第6章 OpenCV基础 182
6.1 OpenCV简介 182
6.1.1 OpenCV的结构 182
6.1.2 安装和使用OpenCV 183
6.2 Python—OpenCV基础 184
6.2.1 图像的表示 184
6.2.2 基本图像处理 185
6.2.3 图像的仿射变换 188
6.2.4 基本绘图 190
6.2.5 视频功能 192
6.3 用OpenCV实现数据增加小工具 193
6.3.1 随机裁剪 194
6.3.2 随机旋转 194
6.3.3 随机颜色和明暗 196
6.3.4 多进程调用加速处理 196
6.3.5 代码：图片数据增加小工具 196
6.4 用OpenCV实现物体标注小工具 203
6.4.1 窗口循环 203
6.4.2 鼠标和键盘事件 205
6.4.3 代码：物体检测标注的小工具 206
第7章 Hello World！ 212
7.1 用MXNet实现一个神经网络 212
7.1.1 基础工具、NVIDIA驱动和CUDA安装 212
7.1.2 安装MXNet 213
7.1.3 MXNet基本使用 214
7.1.4 用MXNet实现一个两层神经网络 215
7.2 用Caffe实现一个神经网络 219
7.2.1 安装Caffe 219
7.2.2 Caffe的基本概念 220
7.2.3 用Caffe实现一个两层神经网络 221
第8章 最简单的图片分类——手写数字识别 227
8.1 准备数据——MNIST 227
8.1.1 下载MNIST 227
8.1.2 生成MNIST的图片 227
8.2 基于Caffe的实现 228
8.2.1 制作LMDB数据 229
8.2.2 训练LeNet—5230
8.2.3 测试和评估 235
8.2.4 识别手写数字 239
8.2.5 增加平移和旋转扰动 240
8.3 基于MXNet的实现 242
8.3.1 制作Image Recordio数据 242
8.3.2 用Module模块训练LeNet—5243
8.3.3 测试和评估 245
8.3.4 识别手写数字 247
第9章 利用Caffe做回归 249
9.1 回归的原理 249
9.1.1 预测值和标签值的欧式距离 249
9.1.2 EuclideanLoss层 250
9.2 预测随机噪声的频率 250
9.2.1 生成样本：随机噪声 250
9.2.2 制作多标签HDF5数据 252
9.2.3 网络结构和Solver定义 253
9.2.4 训练网络 259
9.2.5 批量装载图片并利用GPU预测 260
9.2.6 卷积核可视化 262
第10章 迁移学习和模型微调 264
10.1 吃货必备——通过Python采集美食图片 264
10.1.1 通过关键词和图片搜索引擎下载图片 264
10.1.2 数据预处理——去除无效和不相关图片 267
10.1.3 数据预处理——去除重复图片 267
10.1.4 生成训练数据 269
10.2 美食分类模型 271
10.2.1 迁移学习 271
10.2.2 模型微调法（Finetune） 272
10.2.3 混淆矩阵（Confusion Matrix） 276
10.2.4 P—R曲线和ROC曲线 278
10.2.5 全局平均池化和激活响应图 284
第11章 目标检测 288
11.1 目标检测算法简介 288
11.1.1 滑窗法 288
11.1.2 PASCAL VOC、mAP和IOU简介 289
11.1.3 Selective Search和R—CNN简介 290
11.1.4 SPP、ROI Pooling和Fast R—CNN简介 291
11.1.5 RPN和Faster R—CNN简介 293
11.1.6 YOLO和SSD简介 294
11.2 基于PASCAL VOC数据集训练SSD模型 296
11.2.1 MXNet的SSD实现 296
11.2.2 下载PASCAL VOC数据集 297
11.2.3 训练SSD模型 298
11.2.4 测试和评估模型效果 299
11.2.5 物体检测结果可视化 299
11.2.6 制作自己的标注数据 302
第12章 度量学习 304
12.1 距离和度量学习 304
12.1.1 欧氏距离和马氏距离 304
12.1.2 欧式距离和余弦距离 305
12.1.3 非线性度量学习和Siamese网络 306
12.1.4 Contrastive Loss：对比损失函数 307
12.2 用MNIST训练Siamese网络 307
12.2.1 数据准备 307
12.2.2 参数共享训练 309
12.2.3 结果和可视化 314
12.2.4 用τ—SNE可视化高维特征 316
第13章 图像风格迁移 317
13.1 风格迁移算法简介 317
13.1.1 通过梯度下降法进行图像重建 317
13.1.2 图像风格重建和Gram矩阵 318
13.1.3 图像风格迁移 320
13.2 MXNet中的图像风格迁移例子 320
13.2.1 MXNet的风格迁移实现 321
13.2.2 对图片进行风格迁移 326
序言
序言深度学习是机器学习的一个重要分支，它以简化的方式模拟人脑复杂的神经系统，从而达到对数据的高级抽象。近些年，深度学习在语音识别、计算机视觉、自然语言处理、生成网络和无监督学习等领域都有着广泛的应用，从很多方面改变着人们的日常生活。
互联网巨头谷歌、Facebook、、微软、百度、阿里巴巴和腾讯等公司都建立了相应的深度学习部门和平台。随着近几年深度学习的快速发展，相继出现了大量的开源软件平台，如Caffe、MXNet、TensorFlow和Torch等。这些平台多数都有相应的Python和C++接口，功能非常强大。但是对于初学者来说，还是有一定的门槛。
本书架起了一座初学者和开源深度学习软件之间的桥梁，致力于帮助初学者进入机器学习特别是深度学习在计算机视觉中的应用等领域。本书涵盖了基础的数学、机器学习和图像识别等内容，同时对两个主流的开源深度学习库Caffe和MXNet都有大量的实战例子描述分类和回归等问题。
本书作者在深度学习领域有着深入的研究，善于把复杂的问题用浅显易懂的语言描述出来，使得本书内容引人入胜。本书结构合理，内容涵盖了计算机视觉领域的一些主要问题。对于一个学习计算机视觉的新手来说，本书的数学推导浅显易懂，从一些简单例子开始，然后推广到抽象的矩阵描述方式，大大减轻了学习负担。读者可以通过前7章的学习，对神经网络、基础的数学和编程技巧有一个全面的了解。在此基础上可以根据具体的问题参考本书中具体的章节，例如图像识别、回归和目标检测等。在这些章节中，读者可以按照书中的步骤搭建自己的应用。
田疆西门子高级研究员
文摘
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信息检索 搜索引擎可以利用文字描述返回用户想要的信息，图片也可以作为输入来进行信息的检索。最早做图片搜索的是一家老牌网站Tineye，上传图片就能返回相同或相似的结果。后来随着深度学习在计算机视觉领域的崛起，Google和百度等公司也推出了自己的图片搜索引擎，只要上传自己拍摄的照片，就能从返回的结果中找到相关的信息。
游戏娱乐 在游戏娱乐领域，计算机视觉的主要应用是在体感游戏，如Kinect、Wii和PS4等。在这些游戏设备上会用到一种特殊的深度摄像头，用于返回场景到摄像头距离的信息，从而用于三维蓉建或辅助识别，这种办法比常见的双目视觉技术更加可靠实用。此外就是手势识别、人脸识别、人体姿态识别等技术，用来接收玩家指令或和玩家互动。
摄影摄像 数码相机诞生后，计算机视觉技术就开始应用于消费电子领域的照相机和摄像机上。最常见的就是人脸，尤其是笑脸识别，不需要再喊“茄子”，只要露出微笑就会捕捉下美好的瞬间。新手照相也不用担心对焦不准，相机会自动识别出人脸并对焦。手抖的问题也在机械技术和视觉技术结合的手段下，得到了一定程度上的控制。近些年一个新的计算机视觉子学科——计算摄影学的崛起，也给消费电子领域带来了新玩意——“光场相机”。有了光场相机共至不需要对焦，拍完之后回家慢慢选对焦点，聚焦到任何—个距离上的画面都能一次捕捉到。除了图像获取外，图像后期处理也有很多计算机视觉技术的应用，如Photoshop中的图像分割技术和抠图技术，高动态范围（High Dynamic Range，HDR）技术用于美化照片，利用图像拼接算法创建全景照片等。
| ISBN | 7111573676,9787111573678 |
|---|---|
| 出版社 | 机械工业出版社 |
| 作者 | 叶韵 |
| 尺寸 | 16 |