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| 編輯推薦： |
适读人群 ：1.有一定Python基础的，并且未来想了解或者从事图像识别方面的开发；2. 对人工智能，深度学习有兴趣的读者；3. 从事计算机视觉相关工作的读者
本套装包含《深度学习与图像识别：原理与实践》、《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》和《深度实践OCR：基于深度学习的文字识别》各1本。
《深度学习与图像识别：原理与实践》
（1）三位作者均来自阿里巴巴，由达摩院的资深算法专家领衔，技术积累深厚，业务经验丰富；
（2）从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开，既适合零基础读者快速入门，又适合有基础读者理解其核心技术；
（3）写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导，深入浅出。
《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》
1）作者阵容豪华。Intel与阿里巴巴高级图形图像专家联合撰写；
2）范围全面。从应用、架构、加速原理与技巧，全面覆盖；
3）案例丰富。完整人脸活体检测案例与主流视觉项目解析；
4）内容独特。涵盖Intel推理引擎加速等鲜见一手深度信息。
《深度实践OCR：基于深度学习的文字识别》
（1）作者阵容豪华，由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技
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| 內容簡介： |
《深度学习与图像识别：原理与实践》
第1～2章介绍了OpenCV编译、运行，深度学习模块（Open DNN）的架构、实现原理，以及深度学习的数学基础与如何快速上手。
第3～5章主要介绍了OpenCV的GPU加速原理，涵盖必要的并行计算知识、Intel GPU硬件结构，以及OpenCL和Vulkan加速实现，是性能优化工作的核心。
第6章介绍了CPU的硬件知识，以及深度学习模块的CPU加速方法，重点讲解了指令集SIMD加速，讨论了Halide后端加速、OpenVINO（Intel推理引擎）加速。
第7章介绍了常用的深度神经网络可视化工具TensorBoard（适用于TensorFlow网络格式），Netscope（适用于Caffe网络格式），针对Intel硬件平台的性能调优工具VTune，以及高阶程序优化的思路和方法。
第8～9章重点讲解实践细节，包括用深度学习方法处理计算机视觉的基本问题，以及一个完整的人脸活体检测项目与主流识别项目解析。
《深度实践OCR：基于深度学习的文字识别》《深度学习与图像识别：原理与实践》
这是一部从技术原理、算法和工程实践3个维度系统讲解图像识别的著作，由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写。
在知识点的选择上，本书广度和深度兼顾，既能让完全没有基础的读者迅速入门，又能让有基础的读者深入掌握图像识别的核心技术；在写作方式上，本书避开了复杂的数学公式及其推导，从问题的前因后果 、创造者的思考过程，利用简单的数学计算来做模型分析和讲解，通俗易懂。更重要的是，本书不仅仅是聚焦于技术，而是将重点放在了如何用技术解决实际的业务问题。
全书一共13章：
第1-2章主要介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建；
第3-6章详细讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理；
第7章讲解了如何利用PyTorch来实现神经网络的图像分类，专注于实操，是从基础向高阶的过渡；
第8-12章深入讲解了图像识别的核心技术及其原理，包括卷积神经网络、目标检测、分割、产生式模型、神经网络可视化等主题；
第13章从工程实践的角度讲解了图像识别算法的部署模式。
《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》
Intel音视频团队与阿里巴巴图像处理专家联合撰写，知名专家联袂推荐，深入解析OpenCV DNN 模块、基于GPUCPU的加速实现、性能优化技巧与可视化工具，以及人脸活体检测（完整案例）与主流识别项目解析。
第1～2章介绍了OpenCV编译、运行，深度学习模块（Open DNN）的架构、实现原理，以及深度学习的数学基础与如何快速上手。
第3～5章主要介绍了OpenCV的GPU加速原理，涵盖必要的并行计算知识、Intel GPU硬件结构，以及OpenCL和Vulkan加速实现，是性能优化工作的核心。
第6章介绍了CPU的硬件知识，以及深度学习模块的CPU加速方法，重点讲解了指令集SIMD加速，讨论了Halide后端加速、OpenVINO（Intel推理引擎）加速。
第7章介绍了常用的深度神经网络可视化工具TensorBoard（适用于TensorFlow网络格式），Netscope（适用于Caffe网络格式），针对Intel硬件平台的性能调优工具VTune，以及高阶程序优化的思路和方法。
第8～9章重点讲解实践细节，包括用深度学习方法处理计算机视觉的基本问题，以及一个完整的人脸活体检测项目与主流识别项目解析。
《深度实践OCR：基于深度学习的文字识别》
这是一部融合了企业界先进工程实践经验和学术界前沿技术和思想的OCR著作。本书由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，从组件、算法、实现、工程应用等维度系统讲解基于深度学习的OCR技术的原理和落地。书中一步步剖析了算法背后的数学原理，提供大量简洁的代码实现，帮助读者从零基础开始构建OCR算法。全书共10章：第1章从宏观角度介绍了ORC技术的发展历程、概念和产业应用；第2章讲解了OCR的图像预处理方法；第3~4章介绍了传统机器学习方法和深度学习的相关基础知识；第5章讲解了基于传统方法和深度学习方法的OCR的数据生成；第6章讲解了与OCR相关的一些高级深度学习方法，方便读者理解后续的检测和识别部分；第7章讲解了文字的检测技术，从通用的目标检测到文字的检测，一步步加深读者对文字检测问题的认识；第8章讨论了文字识别的相关技术，定位到文字的位置之后，需要对文字的内容进行进一步的解析；第9章介绍了一些OCR后处理的方法；第10章介绍了一些版面分析方法。
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| 關於作者： |
《深度学习与图像识别：原理与实践》
魏溪含
爱丁堡大学人工智能硕士，阿里巴巴达摩院算法专家，在计算机视觉、大数据领域有8年以上的算法架构和研发经验。
在大数据领域，曾带领团队对阿里巴巴个性化推荐系统进行升级；计算机视觉领域，主导并攻克了光伏EL全自动瑕疵识别的世界难题，并在行为识别领域带领团队参赛打破世界纪录等。
涂铭《深度学习与图像识别：原理与实践》
魏溪含
爱丁堡大学人工智能硕士，阿里巴巴达摩院算法专家，在计算机视觉、大数据领域有8年以上的算法架构和研发经验。
在大数据领域，曾带领团队对阿里巴巴个性化推荐系统进行升级；计算机视觉领域，主导并攻克了光伏EL全自动瑕疵识别的世界难题，并在行为识别领域带领团队参赛打破世界纪录等。
涂铭
阿里巴巴数据架构师，对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。在工业领域曾参与了燃煤优化、设备故障诊断项目，正泰光伏电池片和组件EL图像检测项目；在自然语言处理方面，担任导购机器人项目的架构师，主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通过自然语言检索产品库，在项目中构建了NoSQL 文本检索等大数据架构，也同时负责问答对的整理和商品属性的提取，带领NLP团队构建语义解析层。
张修鹏
毕业于中南大学，阿里巴巴技术发展专家，长期从事云计算、大数据、人工智能与物联网技术的商业化应用，在阿里巴巴首次将图像识别技术引入工业，并推动图像识别产品化、平台化，擅于整合前沿技术解决产业问题，主导多个大数据和AI为核心的数字化转型项目成功实施，对技术和商业结合有着深刻的理解。
《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》
吴至文
Intel亚太研发有限公司资深图形图像工程师，拥有多年算法开发优化经验，技术领域涵盖显示系统、视觉处理、深度学习框架加速，尤其擅长基于OpenCL和Vulkan的算法设计及优化，是OpenCV DNN模块Vulkan后端的作者、OpenCL后端主要贡献者之一。近期关注深度学习视觉算法开发及其高效部署。
郭叶军
Intel资深图形图像工程师。多年图形芯片驱动开发经验，主要包括OpenGL驱动和OpenCL驱动。目前关注视频分析中的深度学习，是FFmpeg深度学习模块的代码维护者。
宗炜
Intel资深图形图像工程师，长期从事计算机视觉算法与应用、数字图像处理、Camera成像算法开发，在CPUGPUISP异构计算算法设计与优化上经验颇丰，是图像处理与计算机视觉算法开源项目libXCam的维护者和主要贡献者。近期关注低延时、超高分辨率VR视频直播方案的开发和部署。
李鹏
阿里巴巴高级技术专家，原Intel亚太研发有限公司资深图形图像工程师。涉及领域包括显示系统、图形图像处理、深度学习框架加速。是OpenCV DNN模块OpenCL后端主要贡献者之一。
赵娟
Intel高级研发经理，钻研图形图像、视频编解码和视频处理十几年，带领团队深耕视频编解码和处理软硬件加速、深度学习算法分析与设计，致力于让开源软件在图形图像视频市场落地，并组织团队把多年的干货整理成书，与视频行业的朋友们一起探讨与成长。
《深度实践OCR：基于深度学习的文字识别》
刘树春
阿里巴巴本地生活研究院算法专家，前复旦七牛云联合实验室OCR算法负责人，在OCR相关技术的落地和实现方面有深入的研究和丰富的实践经验，在菜单识别、车牌检测识别、卡证识别、商业广告文字检测和识别、票据类识别等应用场景中积累了丰富的经验。曾经组队参加COCO竞赛、ICDAR刷榜等活动，并发表多篇顶会论文。
贺盼
佛罗里达大学在读博士，担任 CVPR、ICCV、ECCV等10多家国际顶会审稿人或程序委员，在场景文本领域发表过多篇国际顶会论文 DTRN、CTPN、SSTD等。曾经在中科院先进技术研究院、港中文、旷视美国研究院等做过相关研究工作，对场景文本有深刻的认识，并且对场景文本学术前沿有很强的感知力。
马建奇
著名的RRPN算法的作者，发表过多篇国际顶会论文，曾经在旷视研究院做过检测相关的工作，在上海高等研究院做过文字检测相关的工作，曾经组队参加过ICDAR 17 MLT比赛，获得前三名。曾获Facebook研究实习机会。目前即将开始修读博士学位，正在做文字识别相关的工作，对于OCR的问题有独到的见解。
王佳军
阿里巴巴本地生活研究院高级算法专家，负责本地生活研究院图像算法团队的管理、研发等工作，曾经在滴滴研究院做相关算法的研究。业余时间担任深度学习框架MXNet的技术专家，对实际算法的落地优化等有非常深入的耕耘，具有很强的OCR相关项目的落地能力。
谢雨飞
趣头条算法工程师，曾在七牛云做OCR、NLP相关算法的研究工作，发表过多篇国际顶会论文。
陈明曦
纽约大学硕士研究生，曾在七牛云从事OCR相关工作，发表相关论文数篇。
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