深度學習高手筆記 卷2：經典應用
劉巖
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劉巖
本書通過紮實、詳細的內容，從理論知識、算法源碼、實驗結果等方面對深度學習中涉及的算法進行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學習在目標檢測與分割方向的前沿算法，包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點檢測、特徵融合、損失函數、語義分割這 6 個方向；第二篇主要介紹深度學習在場景文字檢測與識別方向的重要突破，主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個階段的算法；第三篇主要介紹深度學習的其他算法與應用，包括圖像翻譯、圖神經網絡、二維結構識別、人像摳圖、圖像預訓練、多模態預訓練這6個方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內容。 本書結構清晰，內容廣度與深度齊備。通過閱讀本書，讀者可以瞭解前沿的深度學習算法，擴展自己的算法知識面。無論是從事深度學習科研的教師及學生，還是從事算法落地實踐的工作人員，都能從本書中獲益。
看名字“經典應用”，以爲相比卷1會好點，結果還是和卷1一樣，都是些比較基礎的論文解讀，網絡模型介紹，非常失望。 卷2包含目標檢測，目標分割，文字檢測與識別，摳圖等，也都是介紹經典的算法。本書對於剛入門或者有經驗想借書本查漏補缺的人是不太適合的；剛入門，裏面很多經典網絡的專業名詞是不太能理解的，而有經驗的例如已經入行幾年的人，是想看看作者對該領域系統認識，自己的獨到見解，而不是每個領域解讀幾篇經典論文。況且現在人工智能行業更新非常快，目標檢測yolo系列都出到yolo11了，書中才yolo4，只是提了下yolox，要了解經典網絡模型，我還不如自己去讀論文呢。