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| 編輯推薦： |
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Python作为实现计算机视觉编程的第一大语言，简单方便，是一种效率极高的语言。本书共分10章，首先，介绍了Python的编程基础及其在计算机视觉中，关于传统图像处理方面的编程应用；其次，介绍了深度卷积神经网络的理论基础及PyTorch深度学习框架；最后，介绍了Python在图像分类、目标检测和语义分割中的典型应用，以及轻量化网络与迁移学习的相关知识。在每一章的结尾都附有必要的习题，供教学或自学练习使用，以便读者加深对本书所述内容的理解。
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| 內容簡介： |
Python作为实现计算机视觉编程的第一大语言，简单方便，是一种效率极高的语言。本书共分10章，首先，介绍了Python的编程基础及其在计算机视觉中，关于传统图像处理方面的编程应用；其次，介绍了深度卷积神经网络的理论基础及PyTorch深度学习框架；最后，介绍了Python在图像分类、目标检测和语义分割中的典型应用，以及轻量化网络与迁移学习的相关知识。在每一章的结尾都附有必要的习题，供教学或自学练习使用，以便读者加深对本书所述内容的理解。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书深度适中，内容力求精炼，可作为高等学校电子信息工程、通信与信息工程、计算机科学与技术等专业本科生与研究生的教学参考书，也可供从事计算机视觉、人工智能等相关领域的科研人员和工程技术人员参考。
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| 關於作者： |
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刘国华，天津工业大学，机械工程学院教授，硕士生导师，天津工业大学教学名师，天津市优秀创新创业导师，曾荣获2015年度天津工业大学教工先锋岗先进个人，2020年度“天津市优秀科技志愿者”，天津工业大学第四届“我最喜爱的研究生导师”多项荣誉称号。
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| 目錄：
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前言
第1章Python编程基础1
11基本语法2
12序列与数据结构13
13函数与模块18
14面向对象编程29
本章小结38
习题38
第2章Python文件操作与异常处理39
21文件操作40
22异常处理59
本章小结67
习题67
第3章Python基本图像操作68
31使用Pillow进行图像基础操作69
32使用Matplotlib进行图像分析76
33利用NumPy进行图像数据处理81
34借助SciPy进行高级图像处理83
35使用scikitimage处理图像88
本章小结91
习题91
第4章Python传统图像处理方法92
41图像增强93
42图像分类106
43目标检测111
44图像分割120
本章小结127
习题127
第5章深度卷积神经网络基础128
51监督学习和无监督学习129
52欠拟合和过拟合131
53反向传播133
54损失和优化134
55激活函数138
56卷积神经网络基础140
本章小结145
习题146
Python计算机视觉编程与应用目录
第6章PyTorch深度学习框架147
61PyTorch框架简介148
62PyTorch环境配置与安装150
63PyTorch中的Tensor153
64PyTorch常用模块及库159
65神经网络模型搭建与参数优化165
本章小结168
习题168
第7章计算机视觉应用——图像分类169
71图像分类简介170
72ResNet基本原理171
73训练过程179
74模型结果评估187
本章小结189
习题190
第8章计算机视觉应用——目标检测191
81目标检测简介192
82两阶段式目标检测算法193
83单阶段式目标检测网络197
84目标检测算法性能评估指标206
本章小结209
习题209
第9章计算机视觉应用——语义分割210
91图像语义分割介绍211
92DeepLab系列语义分割网络发展概述213
93DeepLabV3 网络基本原理216
94模型训练与评估228
本章小结235
习题235
第10章轻量化网络与迁移学习236
101模型压缩237
102轻量化网络结构247
103轻量化网络性能评估252
104迁移学习的分类与方法257
105微调迁移应用实例263
本章小结272
习题272
参考文献273
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| 內容試閱：
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在当前全球科技飞速发展的背景下，Python编程语言凭借其简洁、易学和强大的功能，已成为计算机视觉领域中最受欢迎的编程工具之一。Python拥有丰富的函数库和框架，如OpenCV、TensorFlow和PyTorch，极大地方便了计算机视觉应用的开发与实现。Python的优势在于其高效的开发速度、广泛的社区支持以及与其他语言和工具的良好兼容性，使其在学术研究与工业应用中占据重要地位。
计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，近年来得到了迅猛发展。计算机视觉技术不仅在自动驾驶、智能监控、医疗影像分析等领域展现出了巨大的潜力，还在推动工业自动化、智能制造和智慧城市建设方面发挥了重要作用。随着深度学习算法的不断进步，计算机视觉的应用领域不断扩大，其未来发展前景十分广阔。
当前我国正处于从制造大国向制造强国迈进的重要阶段，科技创新是国家现代化建设的核心驱动力，而计算机视觉作为新一代信息技术的代表之一，已经成为国家科技战略的重要组成部分。Python语言在计算机视觉中的编程应用，能够有效提高算法开发效率，加速科研成果转化，助力我国在国际科技竞争中占据领先地位。
本书重点介绍了传统图像处理的Python编程基础及计算机视觉的三大核心任务：图像分类、目标检测和语义分割。这三大任务是计算机视觉的基础，在各类应用场景中发挥着关键作用。图像分类通过分析图像内容，准确识别并分类不同的物体；目标检测则进一步实现了对图像中多个目标的定位与识别；语义分割则是在像素级别进行分类，将图像细分为具有特定语义的区域。这些任务不仅是计算机视觉的基本研究方向，也是当前应用最为广泛的技术之一。
本书通过系统地介绍Python语言在计算机视觉中的编程方法与实际应用，旨在培养学生的编程能力和工程实践能力，帮助学生掌握前沿技术，并为我国培养出更多具有创新能力和社会责任感的高素质科技人才。
本书适用于大学二年级以上，具备必要的数学基础知识的本科生、研究生，工作在人工智能领域一线的工程技术人员，对计算机视觉感兴趣且具备必要预备知识的所有读者。
本书由天津工业大学刘国华教授执笔，郭长瑞、连海洋、吕世杰、赵英杰参与编写工作并进行程序实验。全书由刘国华负责统稿、定稿。在编写过程中，编者参考了大量书籍、论文、资料和网站文献，在此对原作者表示衷心的感谢。在本书的编写过程中，徐子诚、陈闯、赵继学等参与了资料整理工作，在此一并表示感谢。
由于编者水平有限，书中疏漏和不足之处在所难免，敬请读者不吝指正。编者联系邮箱：liuguohua@tiangong.edu.cn。
编者
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