深度学习高手笔记 卷2：经典应用
刘岩
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刘岩
本书通过扎实、详细的内容，从理论知识、算法源码、实验结果等方面对深度学习中涉及的算法进行分析和介绍。本书共三篇，第一篇主要介绍深度学习在目标检测与分割方向的前沿算法，包括双阶段检测、单阶段检测、无锚点检测、特征融合、损失函数、语义分割这 6 个方向；第二篇主要介绍深度学习在场景文字检测与识别方向的重要突破，主要介绍场景文字检测、场景文字识别这两个阶段的算法；第三篇主要介绍深度学习的其他算法与应用，包括图像翻译、图神经网络、二维结构识别、人像抠图、图像预训练、多模态预训练这6个方向的算法。附录部分介绍双线性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德劳内三角化、图像梯度、仿射变换矩阵等内容。 本书结构清晰，内容广度与深度齐备。通过阅读本书，读者可以了解前沿的深度学习算法，扩展自己的算法知识面。无论是从事深度学习科研的教师及学生，还是从事算法落地实践的工作人员，都能从本书中获益。
看名字“经典应用”，以为相比卷1会好点，结果还是和卷1一样，都是些比较基础的论文解读，网络模型介绍，非常失望。 卷2包含目标检测，目标分割，文字检测与识别，抠图等，也都是介绍经典的算法。本书对于刚入门或者有经验想借书本查漏补缺的人是不太适合的；刚入门，里面很多经典网络的专业名词是不太能理解的，而有经验的例如已经入行几年的人，是想看看作者对该领域系统认识，自己的独到见解，而不是每个领域解读几篇经典论文。况且现在人工智能行业更新非常快，目标检测yolo系列都出到yolo11了，书中才yolo4，只是提了下yolox，要了解经典网络模型，我还不如自己去读论文呢。