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底層視覺之美:高清大片背后的人工智能

包郵 底層視覺之美:高清大片背后的人工智能

作者:董超 著
出版社:電子工業(yè)出版社出版時(shí)間:2025-02-01
開本: 其他 頁數(shù): 228
中 圖 價(jià):¥69.7(6.4折) 定價(jià)  ¥109.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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底層視覺之美:高清大片背后的人工智能 版權(quán)信息

  • ISBN:9787121494659
  • 條形碼:9787121494659 ; 978-7-121-49465-9
  • 裝幀:平裝-膠訂
  • 冊數(shù):暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:

底層視覺之美:高清大片背后的人工智能 本書特色

適讀人群 :理工科專業(yè)學(xué)生,科研人員,人工智能愛好者

一線專家撰寫:技術(shù)功底深厚,復(fù)盤從0開始的計(jì)算機(jī)視覺科研思路,啟迪思考

關(guān)注技術(shù)落地應(yīng)用:從1到N,結(jié)合實(shí)際案例分析產(chǎn)品化過程,助力初學(xué)者成長

人文與科學(xué)融合:探討科學(xué)家精神,賦予技術(shù)人文溫度


底層視覺之美:高清大片背后的人工智能 內(nèi)容簡介

本書生動(dòng)地講述了底層視覺的發(fā)展歷史,總結(jié)了人工智能前沿的*新成果,揭示了高清大片背后的科學(xué)奧秘,展現(xiàn)了實(shí)事求是和永無止境的科學(xué)家精神。本書*大的特色是運(yùn)用散文化的語言講述深?yuàn)W的學(xué)術(shù)知識(shí),深入淺出、活潑真實(shí),同時(shí)附有作者的科研感悟和心路歷程,富有啟發(fā)性。本書適合理工科專業(yè)的大學(xué)生和研究生、科研人員,以及人工智能愛好者閱讀。

底層視覺之美:高清大片背后的人工智能底層視覺之美:高清大片背后的人工智能 前言

本書緣起
我本來想寫一本介紹底層視覺前沿技術(shù)的教材,但后來發(fā)現(xiàn)它注定會(huì)成為一本歷史書。既然如此,干脆就寫一本歷史書,讓技術(shù)成為媒介,將那段波瀾壯闊的歷史,補(bǔ)充以我的個(gè)人經(jīng)驗(yàn),呈現(xiàn)給大家。這也是將本書命名為《底層視覺之美:高清大片背后的人工智能》的原因。過去十年來,我對底層視覺感觸頗深。在底層視覺里,技術(shù)的背后有著對藝術(shù)的追求,藝術(shù)的背后又有著科學(xué)的力量,而科學(xué)注定與哲學(xué)相互交織,這就是本書想表達(dá)的底層視覺之美,一種在智能時(shí)代才有的全新美學(xué)。這本書適合所有領(lǐng)域的讀者,希望所有對底層視覺感興趣的人,都能徜徉其中,沒有障礙地閱讀。接下來,我會(huì)分幾個(gè)方面介紹寫這本書的寫作動(dòng)機(jī),以及這本書獨(dú)特的呈現(xiàn)方式。

底層視覺需要一本專業(yè)性的技術(shù)書

底層視覺之美:高清大片背后的人工智能 目錄

**部分:科學(xué)之美
第1章 人工智能是什么 2
1.1 人工智能是可以解決復(fù)雜問題的算法 3
1.2 人工智能可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的目標(biāo) 4
1.3 人工智能具備從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力 5
1.4 人工智能要與人類主觀意識(shí)互通 6


第2章 底層視覺是什么 9
2.1 底層視覺與計(jì)算機(jī)視覺 10
2.2 底層視覺與人工智能 11
2.3 底層視覺與圖像處理 12


第3章 從0到1,從來都不簡單 17
3.1 圖像超分辨率的發(fā)展歷程 17
3.2 SRCNN的誕生 23
3.3 解構(gòu)SRCNN 26


第4章 從1到N的發(fā)展規(guī)律 34
4.1 傳統(tǒng)算法奮起直追 35
4.2 傳統(tǒng)算法與深度學(xué)習(xí)算法協(xié)同發(fā)展 36
4.3 深度學(xué)習(xí)算法持續(xù)進(jìn)化 38
4.4 深度學(xué)習(xí)算法脫穎而出 39
4.5 越來越大的網(wǎng)絡(luò) 40
4.6 越來越小的網(wǎng)絡(luò) 46
4.7 深度學(xué)習(xí)算法快速發(fā)展的原因 48


第5章 從算法到產(chǎn)品:為落地而戰(zhàn) 59
5.1 尋找趁手的錘子 60
5.2 小心棘手的釘子 61
5.3 千錘百煉終得正果 63


第6章 無中生有的真相與假象:論生成式圖像復(fù)原 75
6.1 什么是生成式復(fù)原 77
6.2 生成式復(fù)原是如何誕生的 77
6.3 生成式模型和判別式模型有什么區(qū)別 78
6.4 生成對抗網(wǎng)絡(luò)的原理和局限是什么 80
6.5 擴(kuò)散模型的原理和局限是什么 81
6.6 擴(kuò)散模型真的比生成對抗網(wǎng)絡(luò)好嗎 85
6.7 生成式復(fù)原的經(jīng)典模型 86


第7章 時(shí)空的交錯(cuò)與融合:論視頻超分辨率 98
7.1 多幀圖像超分與時(shí)空超分 98
7.2 基于深度學(xué)習(xí)的視頻超分 103
7.3 Transformer有何不同 108
7.4 生成模型帶來了哪些變化 111


第8章 深度學(xué)習(xí)中的科學(xué)之光:底層視覺可解釋性 120
8.1 模型的效果為什么好 121
8.2 從相關(guān)關(guān)系到因果關(guān)系 124
8.3 模型內(nèi)部究竟學(xué)到了什么 129
8.4 網(wǎng)絡(luò)是如何學(xué)習(xí)多任務(wù)的 132
8.5 底層視覺的泛化性問題 135
8.6 做個(gè)泛化性指標(biāo)吧 138
8.7 可解釋性還可以怎么用 140


第9章 通往終極智能之路:論通用底層視覺 149
9.1 通用何以智能 149
9.2 通用底層視覺是什么 152
9.3 通用的圖像超分算法 153
9.4 通用的圖像復(fù)原算法 157
9.5 通用的底層視覺算法 162

第二部分:人格之美
第10章 如何寫一篇自己喜歡的論文 176


第11章 XPixel的團(tuán)隊(duì)文化:奉獻(xiàn)、專注、平衡 180
11.1 奉獻(xiàn) 180
11.2 專注 181
11.3 平衡 181


第12章 XPixel的科研地圖:XPixel Metaverse 183


第13章 不朽的科學(xué)家精神:讀愛因斯坦 186
13.1 探索未知 187
13.2 實(shí)事求是 188
13.3 永無止境 189


第14章 研究員的一天 191


第15章 中華智慧解讀“鈍感力” 195
15.1 技巧:太極圓轉(zhuǎn) 195
15.2 智慧:難得糊涂 196
15.3 愛:包容寬恕 197


第16章 打破束縛 198


第17章 放松點(diǎn)兒,我的朋友 203
參考文獻(xiàn) 209

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底層視覺之美:高清大片背后的人工智能 相關(guān)資料

這是一本有深度、有力度、更有溫度的專業(yè)書,也是科學(xué)、藝術(shù)與人文相結(jié)合的典范,書中所體現(xiàn)的科學(xué)家精神在當(dāng)今時(shí)代尤為珍貴,值得年輕的同學(xué)們學(xué)習(xí)。深圳理工大學(xué)校長,樊建平 董超教授的新書讀來饒有趣味,以親歷者的視角將底層視覺在深度學(xué)習(xí)和生成式人工智能時(shí)代的進(jìn)展與創(chuàng)新娓娓道來,不求全,但兼具對技術(shù)與人文之美的追求,也兼顧技術(shù)落地與研究的平衡。這種坦誠的分享有益于年輕科研人員的成長。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室主任,周伯文

底層視覺之美:高清大片背后的人工智能 作者簡介

董超,博士生導(dǎo)師,中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院研究員,深圳理工大學(xué)教授,上海人工智能實(shí)驗(yàn)室雙聘領(lǐng)軍科學(xué)家。主要研究方向?yàn)榈讓佑?jì)算機(jī)視覺,包括圖像超分辨率、去噪和增強(qiáng)等,發(fā)表相關(guān)論文100余篇,截至2024年底,谷歌學(xué)術(shù)引用量超過40000次。2014年,提出深度超分辨率算法SRCNN,首次將深度學(xué)習(xí)引入圖像超分辨率領(lǐng)域。2017年至今,多次帶隊(duì)參加國際圖像超分辨率比賽,共獲得9項(xiàng)冠軍。2016—2018年就職于商湯科技,帶領(lǐng)商湯超分團(tuán)隊(duì)開發(fā)了世界首款基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)碼變焦軟件,并成功落地在vivo X23手機(jī)上。2021年,被斯坦福大學(xué)評選為世界前2%頂尖科學(xué)家。2022年被清華大學(xué)評為AI2000人工智能全球最具影力學(xué)者。2023年,獲得上海市技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)。



胡錦帆,中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院2022級(jí)博士生,XPixel團(tuán)隊(duì)成員,師從董超研究員。于2019年和2022年在電子科技大學(xué)取得本科和碩士學(xué)位。研究方向?yàn)榈讓佑?jì)算機(jī)視覺,同時(shí)致力于探索該領(lǐng)域的可解釋性問題。

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