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内容简介 本书专注于深度学习在图像识别领域的应用。不仅详细讲解了各种模型的理论知识，还为读者提供了丰富的实践操作指南。旨在为读者提供一个从基础到高级的全方位指导，涵盖2012至2023间的经典和前沿模型。 本书在第一章介绍了人工智能在计算机视觉领域的现状，第二章和第三章是编程基础章节，有基础的同学可以跳过阅读。第四章和第五章详细讲解了卷积算法和基于卷积算法具有里程碑意义的模型。第六章介绍了工业中常用的轻量级卷积模型。第七章和第八章对现阶段前沿的图像识别模型进行了讲解。 本书适合对图像识别领域感兴趣的本科生、研究生、以及图像识别从业者。对于新入门的同学，本书提供了丰富的预备知识；而对于有经验的读者，可以直接跳入高级章节。 前  言 随着技术的迅速发展，深度学习已经从一个边缘领域转变为现代技术革命的核心。在这个浪潮中，图像识别显得尤为重要，它已经渗透到我们日常生活的方方面面，从简单的面部解锁手机到高级的医疗图像分析，再到自动驾驶汽车的视觉系统。 决定写这本书的时候，笔者首先考虑到了这个领域的巨大潜力和广阔的应用前景。但更重要的是，笔者意识到当前市场上的大部分教材太过专业化，难以为初学者所接受；或者内容过于浅显，无法满足专业人员的需求。因此，笔者希望《深度学习图像识别指南》能够填补这个空白，为所有对图像识别感兴趣的读者提供一个全面而深入的指南。 这本书既包含了基础知识，为初学者铺设坚实的基础，也涵盖了高级主题，供有经验的研究者或从业者探索。我们将从图像识别的历史和发展趋势开始，然后逐步深入每一个主题，确保读者可以从中得到真正的价值。 随着深度学习技术的进步，图像识别的门槛正在逐渐降低。但这也意味着，为了在这个领域脱颖而出，我们需要更深入的知识和更强大的技能。笔者希望这本书能够成为读者学习和进步的伴侣，帮助读者走在这条充满机遇和挑战的道路上。 本书主要内容 第1章：概述了人工智能在视觉领域的现状、挑战和展望。 第2章：指导读者进行深度学习的环境配置。 第3章：介绍编程语言Python和深度学习框架PyTorch的基础知识。 第4章：深入探讨卷积神经网络及其在图像识别中的应用。 第5章：呈现了一系列卷积算法的里程碑模型，并探讨它们为何成为视觉任务的基准模型。 第6章：关注轻量级的卷积神经网络模型，及这些模型在工业部署中具有重要价值。 第7章：深入探索起源于NLP领域的Transformer模型在图像识别中的应用，及其如何挑战了卷积在计算机视觉领域的主导地位。 第8章：Transformer与卷积算法的碰撞引起了CV领域专家对算法的重新思考。他们发现基于原始神经网络模型（MLP）同样可以达到不错的图像识别效果。第八章就介绍了这些基于原始神经网络算法的图像识别模型，并对之前的算法进行对比和评价。 阅读建议