機(jī)器視覺檢測與識(shí)別技術(shù)及應(yīng)用：基于深度學(xué)習(xí)

《機(jī)器視覺檢測與識(shí)別技術(shù)及應(yīng)用：基于深度學(xué)習(xí)》致力于深入剖析機(jī)器視覺檢測與識(shí)別技術(shù)的內(nèi)在機(jī)理、實(shí)用策略及其多元化應(yīng)用，旨在為讀者搭建起一個(gè)堅(jiān)實(shí)而全面的理論知識(shí)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的橋梁。內(nèi)容涉獵廣泛，既涵蓋圖像處理、特征提取、目標(biāo)檢測，又深入探索圖像分割、人臉識(shí)別、物體識(shí)別等，從基礎(chǔ)概念到高級(jí)算法，全面又深入。在深度解讀各個(gè)主題的同時(shí)，本書注重理論與實(shí)踐的緊密結(jié)合，相關(guān)章節(jié)均配以典型的案例分析，展示這些技術(shù)在現(xiàn)實(shí)場景中的具體應(yīng)用。
通過閱讀本書，讀者將深入理解機(jī)器視覺技術(shù)的運(yùn)作原理，并學(xué)會(huì)如何將這些技術(shù)靈活運(yùn)用于解決實(shí)際問題。此外，本書還特別關(guān)注機(jī)器視覺技術(shù)所帶來的倫理、隱私和社會(huì)影響等深層次議題，確保技術(shù)的發(fā)展既有利于社會(huì)進(jìn)步，又尊重和保護(hù)個(gè)體的權(quán)利與隱私，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
本書適合從事計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、圖像處理以及相關(guān)領(lǐng)域研究和開發(fā)的專業(yè)人士閱讀，也可作為高等院校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的教材，對機(jī)器視覺感興趣的人群也可以閱讀。

1.本書深入剖析機(jī)器視覺檢測與識(shí)別技術(shù)的原理、方法和應(yīng)用，以基礎(chǔ)理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的形式講解； 2.本書內(nèi)容包含廣泛的主題，包括圖像處理、特征提取、目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識(shí)別、物體識(shí)別等； 3.本書關(guān)鍵章節(jié)都有典型的案例分析和應(yīng)用場景的介紹，實(shí)用價(jià)值高。

當(dāng)今世界正經(jīng)歷著數(shù)字化和智能化的巨大轉(zhuǎn)變，而機(jī)器視覺檢測與識(shí)別技術(shù)正是推動(dòng)這一變革的關(guān)鍵力量之一。隨著計(jì)算機(jī)處理能力的提升、深度學(xué)習(xí)算法的崛起以及大規(guī)模數(shù)據(jù)集可用性的增加，機(jī)器視覺技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了驚人的應(yīng)用潛力。
本書旨在深入探討機(jī)器視覺檢測與識(shí)別技術(shù)的原理、方法和應(yīng)用，為讀者提供全面的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本書覆蓋了廣泛的主題，從基礎(chǔ)概念到高級(jí)算法，包括圖像處理、特征提取、目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識(shí)別、物體識(shí)別等方面。通過深入剖析每個(gè)主題，重在理論聯(lián)系實(shí)際，在關(guān)鍵章節(jié)都有典型的案例分析與應(yīng)用場景介紹。讀者將能夠理解這些技術(shù)的工作原理，并學(xué)會(huì)如何將它們應(yīng)用于實(shí)際問題中。在闡述技術(shù)原理的同時(shí)，本書還關(guān)注了機(jī)器視覺技術(shù)的倫理、隱私和社會(huì)影響等重要議題。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，我們必須認(rèn)真思考和應(yīng)對與之相關(guān)的倫理挑戰(zhàn)，確保這些技術(shù)的發(fā)展是有益于社會(huì)的、可持續(xù)的，并且充分尊重個(gè)體權(quán)利和隱私。
全書共分為11章。第1、2章簡要介紹了機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)的基本概念，包括什么是人工智能、什么是機(jī)器視覺，以及什么是深度學(xué)習(xí)；第3章主要討論深度學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺的關(guān)系，以及基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺在不同領(lǐng)域的應(yīng)用；為了便于讀者理解后續(xù)內(nèi)容，在第4、5章引入了圖像分類與參數(shù)學(xué)習(xí)相關(guān)基礎(chǔ)，以及簡要介紹了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)基礎(chǔ)；第6章介紹基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測技術(shù)的理論、方法以及應(yīng)用場景；第7、8章介紹目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的理論、方法以及應(yīng)用場景。前八章的簡要介紹，能讓讀者充分了解到機(jī)器視覺檢測與識(shí)別技術(shù)在許多領(lǐng)域取得的顯著的成果，如自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像分析、工業(yè)生產(chǎn)、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。第9、10、11章通過典型的案例研究和實(shí)際應(yīng)用示例，向讀者展示了這些技術(shù)在不同領(lǐng)域的成功應(yīng)用，這些案例都具有工程應(yīng)用項(xiàng)目研究的工業(yè)實(shí)際背景，并且很多都來自科研項(xiàng)目研究的實(shí)踐，有利于激發(fā)讀者對于未來創(chuàng)新的思考和探索。
本書適合從事計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、圖像處理以及相關(guān)領(lǐng)域研究和開發(fā)的專業(yè)人士閱讀，同時(shí)也為院校學(xué)生和對機(jī)器視覺技術(shù)感興趣的初學(xué)者提供了一本全面而深入的參考書。希望本書能夠成為讀者在探索機(jī)器視覺領(lǐng)域路上的得力向?qū)?，啟發(fā)更多的創(chuàng)新思維，推動(dòng)機(jī)器視覺技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的不斷創(chuàng)新與應(yīng)用。
本書由北京信息科技大學(xué)張勤儉教授統(tǒng)籌編寫，主要編寫人員有：郭娜、李海源、吳雅林、魏建，其他參與編寫的人員有：席鐲賓、張向燕、晁明輝、郭家承、李星帥、楊浩、伍烯、楊凡帆、褚浩杰、王躍軒等，在此一并感謝。本書內(nèi)容得到國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“基于動(dòng)態(tài)補(bǔ)償與彈性配準(zhǔn)的自主縫合手眼協(xié)同導(dǎo)航技術(shù)研究”“面向服務(wù)和工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)用多指靈巧手研制”、國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目“面向異構(gòu)醫(yī)療機(jī)器人的技能學(xué)習(xí)方法研究”等項(xiàng)目的支持。
限于筆者水平，書中難免有疏漏之處，敬請讀者指正。

編著者

第1章 機(jī)器視覺概述
1.1 機(jī)器視覺的基本概念 002
1.2 機(jī)器視覺的發(fā)展歷程 005
1.3 機(jī)器視覺的發(fā)展趨勢 008
1.4 機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域 011

第2章 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)
2.1 基本概念與理論 018
2.2 基本思想 022
2.3 深度學(xué)習(xí)常用的方法 022

第3章 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器視覺
3.1 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于機(jī)器視覺 028
3.2 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于機(jī)器視覺的例子 030
3.2.1 基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺在谷歌中的應(yīng)用 030
3.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺在百度中的應(yīng)用 030
3.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺在醫(yī)療中的應(yīng)用 032
3.2.4 基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺在安防中的應(yīng)用 033
3.2.5 基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺在攝影攝像中的應(yīng)用 033
3.3 機(jī)器視覺的關(guān)鍵深度學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用 034

第4章 圖像分類與參數(shù)學(xué)習(xí)
4.1 圖像分類基礎(chǔ) 042
4.2 線性分類器 044
4.3 損失函數(shù) 047
4.3.1 損失函數(shù)的作用 047
4.3.2 常見的損失函數(shù) 048

第5章 Transformer
5.1 Transformer背景 052
5.1.1 Transformer簡介 052
5.1.2 傳統(tǒng)序列模型的局限性 053
5.2 Transformer模型 054
5.2.1 Transformer基本框架 054
5.2.2 輸入部分 054
5.2.3 編碼器結(jié)構(gòu) 057
5.2.4 解碼器結(jié)構(gòu) 059
5.3 Transformer在機(jī)器視覺中的應(yīng)用 060
5.3.1 Detection Transformer（DETR） 060
5.3.2 Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers（UP-DETR） 062
5.3.3 Deformable DETR 062

第6章 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測
6.1 目標(biāo)檢測技術(shù) 066
6.1.1 目標(biāo)檢測概念 066
6.1.2 目標(biāo)檢測評價(jià)指標(biāo) 067
6.1.3 目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集 070
6.2 目標(biāo)檢測方法 071
6.2.1 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法 071
6.2.2 基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法 073
6.3 基于區(qū)域的兩階段目標(biāo)檢測方法 076
6.3.1 R-CNN 076
6.3.2 SPP-Net 080
6.3.3 Fast R-CNN 083
6.3.4 Faster R-CNN 086
6.4 基于區(qū)域的單階段目標(biāo)檢測方法 091
6.4.1 SSD 092
6.4.2 YOLO v3 095
6.4.3 RetinaNet 098
6.5 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法應(yīng)用場景 102
6.5.1 農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用——害蟲檢測 102
6.5.2 航天領(lǐng)域應(yīng)用——遙感監(jiān)測 103
6.5.3 交通領(lǐng)域應(yīng)用——車輛檢測 103

第7章 目標(biāo)識(shí)別
7.1 目標(biāo)識(shí)別技術(shù) 108
7.1.1 目標(biāo)識(shí)別概念 108
7.1.2 目標(biāo)識(shí)別評價(jià)指標(biāo) 108
7.2 目標(biāo)識(shí)別方法 109
7.2.1 傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別方法 109
7.2.2 深度學(xué)習(xí)目標(biāo)識(shí)別方法 112

第8章 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)識(shí)別
8.1 圖像識(shí)別模型介紹 114
8.2 圖像識(shí)別模型改進(jìn)算法 118
8.2.1 小加權(quán)隨機(jī)搜索算法 118
8.2.2 E-S判斷方法 121
8.2.3 構(gòu)造小型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 122
8.2.4 殘差網(wǎng)絡(luò)模型 124
8.2.5 融入注意力機(jī)制的殘差網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法 126
8.3 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別算法應(yīng)用場景 129
8.3.1 生物信息領(lǐng)域應(yīng)用——人臉識(shí)別 129
8.3.2 軍事領(lǐng)域應(yīng)用——雷達(dá)探測 134
8.3.3 工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用——水下作業(yè) 134

第9章 前列腺腫瘤檢測
9.1 前列腺圖像復(fù)原、重建與合成 143
9.1.1 醫(yī)學(xué)圖像復(fù)原與重建 143
9.1.2 前列腺圖像合成 145
9.2 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與分割 147
9.2.1 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn) 147
9.2.2 醫(yī)學(xué)圖像分割 148

第10章 目標(biāo)檢測與識(shí)別技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用
10.1 醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)及應(yīng)用價(jià)值 152
10.1.1 醫(yī)學(xué)圖像的類型 152
10.1.2 醫(yī)學(xué)圖像的格式 155
10.1.3 目標(biāo)檢測與識(shí)別技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值 157
10.2 影像圖像的疾病診斷與病灶分型 158
10.2.1 典型的疾病診斷網(wǎng)絡(luò) 159
10.2.2 影像的疾病診斷應(yīng)用 165
10.3 影像圖像的組織器官分割技術(shù) 176
10.3.1 通用分割網(wǎng)絡(luò) 177
10.3.2 專用分割技術(shù) 189
10.4 公開數(shù)據(jù)集 203
10.4.1 影像診斷 203
10.4.2 器官分割 207
10.4.3 病理分析與生物信息 209
10.4.4 競賽單元/通用數(shù)據(jù)集 210

第11章 生菜識(shí)別及性狀分析
11.1 背景介紹 218
11.2 定義問題 219
11.3 數(shù)據(jù)分析 220
11.3.1 數(shù)據(jù)內(nèi)容及結(jié)構(gòu) 220
11.3.2 數(shù)據(jù)相關(guān)性分析 222
11.4 數(shù)據(jù)處理 226
11.4.1 數(shù)據(jù)加載及預(yù)處理 226
11.4.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng) 228
11.4.3 標(biāo)簽加載 229
11.5 模型搭建 230
11.5.1 三階段多分支自校正網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)思路 230
11.5.2 主模型 233
11.5.3 輔助模型 237
11.6 模型訓(xùn)練 241
11.6.1 訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置 241
11.6.2 訓(xùn)練曲線及結(jié)果分析 243
11.7 模型評估 247
11.7.1 評估指標(biāo) 247
11.7.2 評估結(jié)果 248
11.8 模型討論 254
11.8.1 深度圖像的數(shù)據(jù)處理方法討論 254
11.8.2 輔助模型的設(shè)計(jì)及選擇 256
11.8.3 高通量情形下的生菜性狀估計(jì)思路設(shè)計(jì) 258