具体描述
C1 9787302397922 9787121311048 YL4855
書名:視覺機器學習20講
定價：49元
齣版社：清華大學齣版社
齣版日期：2015-05
ISBN：9787302397922
頁碼：239
版次：1
裝幀：平裝
開本：16開
《視覺機器學習20講》是計算機、自動化、信息、電子與通信學科方嚮的專著，詳盡地介紹瞭K-Means、KNN學習、迴歸學習、決策樹學習、RandomForest、貝葉斯學習、EM算法、Adaboost、SVM方法、增強學習、流形學習、RBF學習、稀疏錶示、字典學習、BP學習、CNN學習、RBM學習、深度學習、遺傳算法、蟻群方法等基本理論；深入闡述瞭視覺機器學習算法的優化方法和實驗仿真；係統地總結瞭其優點和不足。
本書特彆重視如何將視覺機器學習算法的理論和實踐有機地結閤，解決視覺機器學習領域中的諸多基礎問題，可應用於醫學圖像分析、工業自動化、機器人、無人車、人臉檢測與識彆、車輛信息識彆、行為檢測與識彆、智能視頻監控等。本書特彆重視算法的典型性和可實現性，既包含本領域的經典算法，也包含本領域的研究成果。
本書不僅可作為高年級本科生與研究生教材，而且也是從事視覺機器學習領域研發極為有用的參考資料
第1講 K-means
1.1 基本原理
1.2 算法改進
1.3 仿真實驗
1.4 算法特點
第 2 講 KNN學習
2.1 基本原理
2.2 算法改進
2.3 仿真實驗
2.4 算法特點
第 3 講 迴歸學習
3.1 基本原理
3.1.1 參數迴歸
3.1.2 參數迴歸
3.1.3 半參數迴歸
3.2 算法改進
3.2.1 綫性迴歸模型
3.2.2 多項式迴歸模型
3.2.3 主成分迴歸模型
3.2.4 自迴歸模型
3.2.5 核迴歸模型
3.3 仿真實驗
3.3.1 迴歸學習流程
3.3.2 基於迴歸學習的直綫邊緣提取
3.3.3 基於迴歸學習的圖像插值
3.4 算法特點
第 4 講 決策樹學習
4.1 基本原理
4.1.1 分類與聚類
4.1.2 決策樹
4.1.3 信息增益的度量標準
4.1.4 信息增益度量期望的熵降低
4.1.5 悲觀錯誤剪枝PEP
4.1.6 基本決策樹算法
4.2 算法改進
4.2.1 ID3算法
4.2.2 C4.5算法
4.2.3 SLIQ算法
4.2.4 SPRINT算法
4.3 仿真實驗
4.3.1 用於學習布爾函數的ID3算法僞代碼
4.3.2 C4.5算法構造決策樹的僞代碼
4.4 算法特點
第 5 講 Random Forest學習
5.1 基本原理
5.1.1 決策樹
5.1.2 Bagging集成學習
5.1.3 Random Forest方法
5.2 算法改進
5.3 仿真實驗
5.3.1 Random Forest分類與迴歸流程
5.3.2 Forest-RI和Forest-RC
5.3.3 基於Random Forest的頭部姿態估計
5.4 算法特點
第 6 講 貝葉斯學習
6.1 基本原理
6.2 算法改進
6.2.1 樸素貝葉斯模型
6.2.2 層級貝葉斯模型
6.2.3 增廣貝葉斯學習模型
6.2.4 基於Boosting技術的樸素貝葉斯模型
6.2.5 貝葉斯神經網絡模型
書名：視覺SLAM十四講：從理論到實踐
定價：75
ISBN: 9787121311048
齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年4月1日)
本書係統介紹瞭視覺SLAM（同時定位與地圖構建）所需的基本知識與核心算法，既包括數學理論基礎，如三維空間的剛體運動、非綫性優化，又包括計算機視覺的算法實現，例如多視圖幾何、迴環檢測等。此外，還提供瞭大量的實例代碼供讀者學習研究，從而更深入地掌握這些內容。本書可以作為對SLAM 感興趣的研究人員的入門自學材料，也可以作為SLAM 相關的高校本科生或研究生課程教材使用。
第1 講預備知識 1
1.1 本書講什麼1
1.2 如何使用本書3
1.2.1 組織方式3
1.2.2 代碼5
1.2.3 麵嚮的讀者6
1.3 風格約定6
1.4 緻謝和聲明7
第2 講初識SLAM 9
2.1 引子：小蘿蔔的例子11
2.2 經典視覺SLAM 框架17
2.2.1 視覺裏程計17
2.2.2 後端優化19
2.2.3 迴環檢測20
2.2.4 建圖21
2.3 SLAM 問題的數學錶述22
2.4 實踐：編程基礎 25
2.4.1 安裝Linux 操作係統25
2.4.2 Hello SLAM27
2.4.3 使用cmake28
2.4.4 使用庫30
2.4.5 使用IDE32
第3 講三維空間剛體運動37
3.1 鏇轉矩陣39
3.1.1 點和嚮量，坐標係39
3.1.2 坐標係間的歐氏變換40
3.1.3 變換矩陣與齊次坐標42
3.2 實踐：Eigen 44
3.3 鏇轉嚮量和歐拉角48
3.3.1 鏇轉嚮量48
3.3.2 歐拉角50
3.4 四元數51
3.4.1 四元數的定義51
3.4.2 四元數的運算53
3.4.3 用四元數錶示鏇轉55
3.4.4 四元數到鏇轉矩陣的轉換55
3.5 * 相似、仿射、射影變換56
3.6 實踐：Eigen 幾何模塊57
3.7 可視化演示60
第4 講李群與李代數62
4.1 李群與李代數基礎 64
4.1.1 群64
4.1.2 李代數的引齣65
4.1.3 李代數的定義 67
4.1.4 李代數so(3) 67
4.1.5 李代數se(3)68
4.2 指數與對數映射69
4.2.1 SO(3) 上的指數映射69
4.2.2 SE(3) 上的指數映射.70
4.3 李代數求導與擾動模型72
4.3.1 BCH 公式與近似形式72
4.3.2 SO(3) 李代數上的求導73
4.3.3 李代數求導74
4.3.4 擾動模型（左乘）75
4.3.5 SE(3) 上的李代數求導76
4.4 實踐：Sophus76
4.5 * 相似變換群與李代數.79
4.6 小結81
第5 講相機與圖像82
5.1 相機模型 84
5.1.1 針孔相機模型84
5.1.2 畸變87
5.1.3 雙目相機模型 90
5.1.4 RGB-D 相機模型92
5.2 圖像93
5.3 實踐：圖像的存取與訪問95
5.3.1 安裝OpenCV95
5.3.2 操作OpenCV 圖像96
5.4 實踐：拼接點雲99
第6 講非綫性優化104
6.1 狀態估計問題106
6.1.1 *後驗與*似然106
6.1.2 小二乘的引齣 108
6.2 非綫性小二乘109
6.2.1 一階和二階梯度法110
6.2.2 高斯牛頓法111
6.2.3 列文伯格—馬誇爾特方法113
6.2.4 小結114
6.3 實踐：Ceres115
6.3.1 Ceres 簡介 116
6.3.2 安裝Ceres116
6.3.3 使用Ceres 擬閤麯綫 117
6.4 實踐：g2o121
6.4.1 圖優化理論簡介121
6.4.2 g2o 的編譯與安裝122
6.4.3 使用g2o 擬閤麯綫123
6.5 小結128
第7 講視覺裏程計1130
7.1 特徵點法132
7.1.1 特徵點132
7.1.2 ORB 特徵134
7.1.3 特徵匹配137
7.2 實踐：特徵提取和匹配138
7.3 2D?2D: 對極幾何141
7.3.1 對極約束141
7.3.2 本質矩陣143
7.3.3 單應矩陣146
7.4 實踐：對極約束求解相機運動148
7.5 三角測量153
7.6 實踐：三角測量154
7.6.1 三角測量代碼154
7.6.2 討論156
7.7 3D?2D：PnP157
7.7.1 直接綫性變換158
7.7.2 P3P159
7.7.3 Bundle Adjustment 161
7.8 實踐：求解PnP165
7.8.1 使用EPnP 求解位姿165
7.8.2 使用BA 優化166
7.9 3D?3D：ICP172
7.9.1 SVD 方法173
7.9.2 非綫性優化方法 175
7.10 實踐：求解ICP176
7.10.1 SVD 方法176
7.10.2 非綫性優化方法178
7.11 小結180
第8 講視覺裏程計2182
8.1 直接法的引齣184
8.2 光流（Optical Flow）185
8.3 實踐：LK 光流187
8.3.1 使用TUM 公開數據集187
8.3.2 使用LK 光流188
8.4 直接法（Direct Method）192
8.4.1 直接法的推導 192
8.4.2 直接法的討論195
8.5 實踐：RGB-D 的直接法196
8.5.1 稀疏直接法196
8.5.2 定義直接法的邊197
8.5.3 使用直接法估計相機運動 199
8.5.4 半稠密直接法200
8.5.5 直接法的討論 202
8.5.6 直接法優缺點總結 203
第9 講實踐：設計前端205
9.1 搭建VO 框架 206
9.1.1 確定程序框架207
9.1.2 確定基本數據結構208
9.1.3 Camera 類210
9.1.4 Frame 類212
9.1.5 MapPoint 類 213
9.1.6 Map 類 213
9.1.7 Config 類 214
9.2 基本的VO：特徵提取和匹配216
9.2.1 兩兩幀的視覺裏程計216
9.2.2 討論224
9.3 改進：優化PnP 的結果 224
9.4 改進：局部地圖 227
9.5 小結233
第10 講後端1 235
10.1 概述237
10.1.1 狀態估計的概率解釋237
10.1.2 綫性係統和KF239
10.1.3 非綫性係統和EKF242
10.1.4 EKF 的討論243
10.2 BA 與圖優化245
10.2.1 投影模型和BA 代價函數 245
10.2.2 BA 的求解247
10.2.3 稀疏性和邊緣化248
10.2.4 魯棒核函數255
10.2.5 小結256
10.3 實踐：g2o257
10.3.1 BA 數據集257
10.3.2 g2o 求解BA258
10.3.3 求解262
10.4 實踐：Ceres 264
10.4.1 Ceres 求解BA 265
10.4.2 求解267
10.5 小結269
第11 講後端2 270
11.1 位姿圖（Pose Graph）271
11.1.1 Pose Graph 的意義271
11.1.2 Pose Graph 的優化272
11.2 實踐：位姿圖優化274
11.2.1 g2o 原生位姿圖 274
11.2.2 李代數上的位姿圖優化278
11.2.3 小結284
11.3 * 因子圖優化初步285
11.3.1 貝葉斯網絡285
11.3.2 因子圖286
11.3.3 增量特性288
11.4 * 實踐：gtsam 289
11.4.1 安裝gtsam 4.0289
11.4.2 位姿圖優化290
第12 講迴環檢測297
12.1 迴環檢測概述299
12.1.1 迴環檢測的意義299
12.1.2 方法 300
12.1.3 準確率和召迴率301
12.2 詞袋模型303
12.3 字典 305
12.3.1 字典的結構305
12.3.2 實踐：創建字典306
12.4 相似度計算309
12.4.1 理論部分309
12.4.2 實踐：相似度的計算310
12.5 實驗分析與評述314
12.5.1 增加字典規模314
12.5.2 相似性評分的處理316
12.5.3 關鍵幀的處理316
12.5.4 檢測之後的驗證317
12.5.5 與機器學習的關係317
第13 講建圖319
13.1 概述320
13.2 單目稠密重建322
13.2.1 立體視覺322
13.2.2 極綫搜索與塊匹配323
13.2.3 高斯分布的深度濾波器325
13.3 實踐：單目稠密重建328
13.4 實驗分析與討論339
13.4.1 像素梯度的問題339
13.4.2 逆深度340
13.4.3 圖像間的變換 341
13.4.4 並行化：效率的問題342
13.4.5 其他的改進343
13.5 RGB-D 稠密建圖343
13.5.1 實踐：點雲地圖344
13.5.2 八叉樹地圖347
13.5.3 實踐：八叉樹地圖350
13.6 *TSDF 地圖和Fusion 係列352
13.7 小結356
第14 講SLAM：現在與未來357
14.1 當前的開源方案358
14.1.1 MonoSLAM358
14.1.2 PTAM359
14.1.3 ORB-SLAM361
14.1.4 LSD-SLAM363
14.1.5 SVO 364
14.1.6 RTAB-MAP366
14.1.7 其他367
14.2 未來的SLAM 話題367
14.2.1 視覺 慣性導航SLAM367
14.2.2 語義SLAM369
14.2.3 SLAM 的未來 370
附錄A 高斯分布的性質371
A.1 高斯分布371
A.2 高斯分布的運算371
A.2.1 綫性運算371
A.2.2 乘積372
A.2.3 復閤運算372
A.3 復閤的例子372
附錄B ROS 入門374
B.1 ROS 是什麼374
B.2 ROS 的特點375
B.3 如何快速上手ROS375
參考文獻377
用户评价
對《視覺機器學習20講 視覺機器學習算法優化方法教程》的初步印象： 我一直對機器學習算法的優化部分特彆感興趣，覺得很多時候算法本身已經很成熟瞭，但如何讓它跑得更快、效果更好，往往就需要深入到優化層麵。所以當我看到《視覺機器學習20講 視覺機器學習算法優化方法教程》這本書的時候，就覺得這正是我需要的。書名直接點明瞭主題，而且“20講”的形式也讓我覺得內容會比較緊湊，不會過於冗長。 這本書的開篇，並沒有直接進入復雜的優化算法，而是從一些基礎的機器學習概念入手，比如損失函數、梯度下降等。這對於我這種之前對機器學習隻是“知其然不知其所以然”的人來說，非常有幫助。作者用一種很清晰的邏輯，把這些基礎概念串聯起來，然後逐步引入更高級的優化方法。我尤其喜歡它在講解“損失函數的選擇”那部分，詳細對比瞭L1、L2損失函數的優缺點，以及它們在不同場景下的適用性，還給齣瞭很多實際案例，讓我明白為什麼有時候需要選擇一個非凸的損失函數，以及如何處理由此帶來的優化難題。 然後，本書的主體內容就圍繞著各種優化算法展開瞭。我看到它講解瞭包括但不限於：梯度下降的各種變種（SGD、Adam、RMSprop等）、牛頓法、擬牛頓法、共軛梯度法等。每一種算法，它都不僅給齣瞭數學推導，還分析瞭其收斂速度、計算復雜度以及在實際應用中的優劣。我特彆花時間研究瞭Adam算法，因為它在深度學習中應用非常廣泛。作者詳細解釋瞭Adam算法的動量和RMSprop的思想是如何結閤的，以及它的一些超參數如何選擇。通過書中的示例代碼，我嘗試用不同的優化器去訓練同一個模型，然後對比它們的收斂麯綫和最終的模型性能，這個過程讓我對優化器在模型訓練中的作用有瞭更深刻的認識。 除瞭基礎的優化算法，本書還觸及瞭一些更深入的話題，比如“正則化”在優化中的作用，它不僅僅是防止過擬閤，更是對模型的一種約束，影響著優化路徑。還有“學習率衰減”策略，這看似簡單，但如何設計一個有效的衰減策略，對模型最終的性能有著至關重要的影響。作者給齣瞭多種衰減策略的實現方式，並分析瞭它們各自的特點。 我感覺這本書的“教程”性質很強，除瞭理論講解，還提供瞭很多代碼片段，甚至是一些實現上的小技巧。這使得學習過程不那麼枯燥，也更容易將學到的知識轉化為實際應用。當然，這本書畢竟是關於“優化”的，所以對於一些更偏嚮模型結構本身的設計、或者模型集成等方麵的討論就相對少瞭。但我認為，作為一本專注於算法優化的教程，它已經做得相當齣色瞭。它讓我明白，即使擁有強大的模型結構，如果沒有閤適的優化方法，也可能難以發揮其最大潛力。
评分讀《視覺SLAM十四講 從理論到實踐》有感： 這本《視覺SLAM十四講 從理論到實踐》算是我在SLAM領域裏算是比較早接觸到的入門書籍瞭，當時正是被其“從理論到實踐”這幾個字吸引，想著能把這麼高深的東西講得通俗易懂，並且能動手實踐，那是再好不過瞭。拿到書後，確實感覺它在理論的深度和實踐的廣度上做得都挺不錯的。 首先，它在理論部分的闡述，個人感覺是比較紮實的。從最基礎的相機模型、圖像處理，到後麵比較核心的因子圖、位姿估計、優化等，循序漸進，層層遞進。尤其是一些關鍵概念，比如什麼是SLAM，為什麼要SLAM，以及它在機器人、AR/VR等領域的應用前景，都有清晰的介紹。作者的講解方式，傾嚮於用數學公式和圖示來支撐，這對於我這種喜歡刨根問底的人來說，非常有幫助。我尤其喜歡它在講解“對極幾何”和“本質矩陣”、“單應矩陣”那部分，通過大量的幾何推導和直觀的圖示，讓我這個之前對三維空間幾何概念有些模糊的人，豁然開朗。理解瞭這些，再去看後麵的Bundle Adjustment、IMU融閤等內容，就覺得沒那麼睏難瞭。 當然，這本書的精髓還在於它的“實踐”部分。它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是給齣瞭大量的代碼示例，並且推薦瞭一些開源庫，比如PCL、OpenCV、GTSAM等。通過跟著書中的例子去敲代碼，去運行，去調試，我能更直觀地理解理論知識是如何落地的。例如，在講解特徵提取和匹配時，它會一步步教你如何使用SIFT、SURF等算法，如何進行RANSAC等方法進行魯棒的匹配。當我親手實現瞭一個簡單的特徵匹配程序，看到屏幕上兩幅圖像的對應點被正確地連接起來時，那種成就感是難以言喻的。而且，它還介紹瞭如何利用Kitti數據集進行測試，這讓我有機會接觸到真實世界的傳感器數據，並將其應用到SLAM算法中，這對於我後續學習更復雜的SLAM係統非常有啓發。 這本書的不足之處，我認為也在於它的“全麵性”。畢竟SLAM是一個非常廣闊的領域，想要在一本書裏覆蓋所有內容是不太現實的。這本書雖然覆蓋瞭基礎的視覺SLAM，但對於一些前沿的研究方嚮，比如半稠密/稠密SLAM、魯棒性更強的SLAM、以及一些特定的應用場景下的SLAM優化，可能就沒有那麼深入瞭。不過，考慮到它是一本入門書籍，這樣的取捨也是可以理解的。總的來說，如果你想係統地瞭解視覺SLAM的理論基礎，並希望能夠動手實踐，那麼這本書絕對是一個非常好的起點。它為我打開瞭SLAM的大門，讓我對這個領域産生瞭濃厚的興趣。
评分《slam算法入門》——我的初探之旅： 一直以來，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建）這個概念對我來說都帶有一種神秘感，感覺是計算機視覺和機器人領域非常核心的一個技術。市麵上的書籍很多，但我希望找一本能夠真正讓我“入門”的，而不是上來就給我一堆高深的公式和理論。這本《slam算法入門》的書名，讓我看到瞭希望，覺得它可能是我邁齣第一步的閤適選擇。 拿到書後，我首先就被它的結構吸引瞭。它從最基礎的概念講起，比如什麼是SLAM，它需要解決的核心問題是什麼，以及它在各個領域的應用場景。作者沒有上來就甩齣復雜的數學模型，而是先用一些直觀的比喻和場景來解釋SLAM的意義，比如一個人在陌生環境中行走，一邊要記住自己走瞭多遠、朝哪個方嚮走，一邊還要繪製齣周圍的環境地圖。這種方式讓我很快就對SLAM産生瞭一個整體的認識，不再覺得它是一個遙不可及的技術。 隨後，本書逐步深入到SLAM的一些關鍵技術點。它先從“定位”這個概念入手，介紹瞭如何利用傳感器數據來估計機器人在環境中的位姿。我印象比較深刻的是它關於“裏程計”的講解，如何通過輪式編碼器、IMU等傳感器來計算相對運動，以及這些方法在實際應用中會遇到的問題，比如誤差纍積。然後，它又引入瞭“傳感器融閤”的概念，講解瞭如何將不同傳感器的信息結閤起來，以提高定位的準確性和魯棒性。 接著，本書就進入瞭“地圖構建”的部分。它介紹瞭兩種主要的地圖錶示方法：特徵點地圖和柵格地圖。對於特徵點地圖，它詳細講解瞭如何提取圖像中的特徵點，如何對特徵點進行描述和匹配，以及如何利用這些特徵點來構建稀疏的地圖。在這個過程中，它也提及瞭一些基礎的計算機視覺算法，比如SIFT、ORB等特徵提取器，以及RANSAC等魯棒性估計方法。而對於柵格地圖，它則介紹瞭如何利用激光雷達等傳感器來構建占據柵格地圖，以及如何進行地圖的更新和管理。 本書的“入門”定位，體現在它對於核心概念的深入淺齣和對復雜理論的簡化處理。它並沒有去追求數學上的嚴謹和細節上的完美，而是更側重於讓讀者理解SLAM的基本原理和工作流程。它也給齣瞭一些僞代碼或者簡化的代碼示例，讓你能夠大緻理解算法的實現思路。我個人覺得，這本書最成功的地方在於，它能夠成功地激發我對SLAM的興趣，並為我後續深入學習更復雜的SLAM係統打下瞭一個良好的基礎。它讓我明白，SLAM並不是一個單一的算法，而是一係列技術和方法的有機結閤。
评分《slam算法入門》——我的第一步，堅實而充滿啓發 在接觸《slam算法入門》這本書之前，SLAM對我而言，就像一個高懸在神秘領域的技術名詞，充滿瞭敬畏，卻又無從下手。周圍的技術分享和論文，動輒就是復雜的數學公式和龐大的係統框架，讓我望而卻步。因此，一本名為《slam算法入門》的書，仿佛是一束光，照亮瞭我探索SLAM的迷茫之路。 拿到書後，我最先感受到的是作者的用心。它並沒有急於展示高深的算法，而是從最基礎的概念入手，比如“什麼是SLAM？”、“為什麼要研究SLAM？”、“SLAM在現實生活中有哪些應用？”。作者用非常通俗易懂的語言，結閤一些生動的例子，比如“在黑暗的房間裏尋找齣口並繪製地圖”，讓我很快就對SLAM産生瞭一個直觀的理解。這種“由淺入深”的講解方式，徹底打消瞭我最初的畏難情緒。 接著，本書就開始逐步介紹SLAM的核心問題：定位與地圖構建。在“定位”部分，作者首先介紹瞭“裏程計”的概念，講解瞭如何通過各種傳感器（如輪式編碼器、IMU）來估算機器人的運動。我尤其欣賞作者對誤差纍積問題的闡述，它清晰地解釋瞭為什麼單純依靠裏程計會導緻纍計誤差，以及引入“迴環檢測”的重要性。而在“地圖構建”方麵，它介紹瞭特徵點地圖和柵格地圖兩種主流的錶示方法。對於特徵點地圖，它詳細解釋瞭如何從圖像中提取有用的“特徵點”，如何描述這些特徵點，以及如何進行特徵點的匹配。作者在這個過程中，穿插介紹瞭SIFT、ORB等經典的特徵提取算法，以及RANSAC等用於魯棒匹配的方法，這些內容雖然不深，但足以讓我理解其基本原理和作用。 最令我感到欣喜的是，本書並沒有止步於理論的講解，而是提供瞭很多“僞代碼”和簡化的代碼示例。雖然我沒有立即動手去實現，但光是閱讀這些代碼，我就能更清晰地感受到算法的執行流程，以及各個模塊之間的聯係。它讓我明白，SLAM並不是一個“黑盒子”，而是可以通過一係列算法和模塊組閤而成的。 本書的“入門”定位做得非常到位，它就像一個友好的嚮導，帶著我踏入瞭SLAM的殿<bos>。它沒有去追求數學上的極緻嚴謹，也沒有深入到最前沿的研究方嚮，但這恰恰是它寶貴之處。它成功地在我心中構建瞭一個SLAM的“骨架”，讓我對SLAM有瞭一個整體的認識，並激發瞭我進一步深入學習的興趣。如果說SLAM是一片浩瀚的海洋，那麼《slam算法入門》就是我在海岸邊撿到的第一塊閃亮的貝殼，它讓我看到瞭大海的壯麗，並鼓勵我勇敢地駛嚮更遠的深處。
评分《視覺SLAM十四講 從理論到實踐+視覺機器學習20講 視覺機器學習算法優化方法教程》——融會貫通的求索 一直以來，我對計算機視覺領域中“定位”與“感知”的融閤充滿好奇，而視覺SLAM無疑是其中的集大成者。同時，在實際應用中，算法的效率和性能又至關重要，這又引齣瞭機器學習優化的話題。因此，當我看到《視覺SLAM十四講 從理論到實踐》與《視覺機器學習20講 視覺機器學習算法優化方法教程》這兩本書同時齣現在我的視野中時，內心湧起一股強烈的學習衝動，覺得這兩本書的結閤，或許能為我揭開更深層的奧秘。 《視覺SLAM十四講》給我最直觀的感受是其係統性和理論深度。它並非泛泛而談，而是從最基本的相機成像模型、幾何學基礎講起，層層遞進，將復雜的SLAM問題拆解成一個個可理解的模塊。我特彆欣賞作者在講解“對極約束”、“本質矩陣”和“單應矩陣”時的邏輯嚴謹和圖示清晰，這對於我這種需要通過具象化來理解抽象概念的學習者來說，簡直是福音。從特徵點的提取、描述、匹配，到後麵提到的PnP算法、Bundle Adjustment（BA）優化，每一步都銜接得非常自然，仿佛為我構建瞭一個堅實的理論框架。書中的實踐部分，也讓我有機會動手實現一些基礎算法，比如利用OpenCV進行特徵匹配，或者嘗試構建一個簡單的單目SLAM係統。這種理論與實踐的結閤，讓我對SLAM的理解不再是停留在概念層麵，而是有瞭更觸及實際的感知。 而《視覺機器學習20講 視覺機器學習算法優化方法教程》則為我補充瞭“效率”和“性能”的維度。當我在學習SLAM的過程中，不可避免地會遇到大規模計算、實時性要求等問題。這本書恰恰提供瞭解決這些問題的鑰匙。它深入淺齣地講解瞭梯度下降的各種變種，比如SGD、Adam、RMSprop等，並詳細分析瞭它們在不同場景下的優劣。我印象特彆深刻的是它對於“正則化”的講解，它不僅僅是為瞭防止過擬閤，更是對模型的一種約束，它如何影響優化過程，以及如何設計更有效的正則化策略，這讓我豁然開朗。書中的代碼示例，也讓我能夠將這些優化算法應用到實際的模型訓練中，去觀察它們是如何加速收斂，如何提升模型性能的。 將這兩本書結閤起來學習，我發現它們之間存在著天然的協同效應。例如，在SLAM的地圖構建和位姿優化過程中，很多算法本質上都是在求解一個優化問題。而《視覺機器學習20講》提供的各種優化工具和技巧，恰恰可以應用到SLAM算法的改進中，比如，通過更高效的優化器來加速Bundle Adjustment的求解，或者利用正則化技術來約束SLAM的軌跡，使其更加平滑和魯棒。反過來，SLAM領域的研究成果，比如新的特徵提取方法、新的地圖錶示方式，也可以作為機器學習模型的數據來源或者任務目標，為《視覺機器學習20講》提供更廣闊的應用場景。 當然，這兩本書也各有側重。《視覺SLAM十四講》在SLAM理論的覆蓋麵上更廣，涉及到瞭多傳感器融閤、稠密重建等更前沿的內容。而《視覺機器學習20講》則更側重於通用機器學習算法的優化，對於一些與SLAM特有的問題（如大規模稀疏建圖、非綫性優化等）的深入討論可能略有不足。但是，我認為，對於希望在計算機視覺和機器人領域有所建樹的人來說，同時掌握這兩個領域的知識，是至關重要的。這兩本書的組閤，無疑為我提供瞭一條高效且係統的學習路徑，讓我能夠更全麵地理解從基礎理論到實際應用，再到性能優化的整個流程。
评分《視覺機器學習20講 視覺機器學習算法優化方法教程》——一本讓我“修煉內功”的好書 我一直覺得，機器學習算法的“外功”在於模型的選擇和架構，而“內功”則在於算法的優化。很多時候，一個模型錶現的好壞，很大程度上取決於其優化過程是否得當。因此，當我看到《視覺機器學習20講 視覺機器學習算法優化方法教程》這本書時，就像是找到瞭一個能夠幫助我“修煉內功”的寶典。 這本書最吸引我的地方在於，它沒有迴避機器學習優化中的核心難點，而是將它們一一剖析。從最基礎的梯度下降法開始，作者循序漸進地介紹瞭各種變種，比如SGD、Momentum、Adam、RMSprop等。它不僅僅是列齣公式，更重要的是解釋瞭每種優化器背後的思想，比如Momentum如何幫助越過局部最小值，Adam如何結閤瞭Momentum和RMSprop的優點。我尤其花瞭不少時間去理解Adam算法，它在深度學習中應用如此廣泛，但背後的原理並不總是清晰。通過這本書的講解，我纔真正理解瞭它如何利用一階和二階矩來動態調整學習率，從而達到更快的收斂速度。 除瞭梯度下降的各種變種，本書還深入探討瞭其他重要的優化方法，比如牛頓法和擬牛頓法。雖然這些方法在計算上可能比梯度下降法更復雜，但它們往往能提供更快的收斂速度，尤其是在損失函數麯率變化較大的情況下。作者詳細地解釋瞭它們與梯度下降法的區彆，以及在什麼場景下選擇它們會更閤適。 此外，本書還對“正則化”在優化中的作用進行瞭深入的闡述。我之前對正則化的理解，更多的是停留在防止過擬閤，而這本書讓我認識到，正則化實際上是在優化過程中對模型施加瞭一種約束，它能夠影響優化路徑，甚至決定瞭最終模型的解。例如，L1正則化可以促使模型産生稀疏解，這在特徵選擇等任務中非常有用。作者還講解瞭如何將正則化項融入到損失函數中，並一起進行優化，這讓我對正則化的理解上升到瞭一個新的層麵。 本書的“教程”性質也非常突齣，它提供瞭大量的代碼示例，讓我們能夠親手實踐書中的優化算法。我嘗試著用不同的優化器去訓練同一個簡單的神經網絡模型，然後對比它們的收斂麯綫和最終的準確率。這種實驗性的學習過程，讓我對不同優化器的特性有瞭更直觀的感受。 當然，這本書也並非包羅萬象。對於一些非常前沿的、專門針對特定模型（如Transformer、GANs等）的優化技術，可能就沒有那麼深入的討論。但是，作為一本專注於“算法優化方法”的教程，它已經做得非常齣色。它讓我明白，即使擁有再好的模型架構，如果優化不到位，也難以發揮其應有的潛力。這本書為我提供瞭一套強大的“內功心法”，讓我在麵對機器學習算法時，不再隻是被動地調用庫函數，而是能夠主動地去理解、去選擇、去調整，從而更好地驅動模型實現最優的性能。
评分《視覺機器學習20講 視覺機器學習算法優化方法教程》——開啓我深度優化的“工具箱” 在機器學習領域，模型的選擇固然重要，但算法的優化能力，纔是決定其最終錶現的關鍵。很多時候，我們擁有強大的模型架構，但如果優化得當，它可能隻會帶來平庸的結果；反之，即使是相對簡單的模型，通過精妙的優化，也能煥發齣驚人的潛力。因此，《視覺機器學習20講 視覺機器學習算法優化方法教程》這本書，對我來說，就像是開啓瞭我深度優化“工具箱”的一把鑰匙。 這本書最讓我欣賞的是它對“為什麼”的深入解答。它並沒有僅僅停留在“如何使用”某個優化器，而是深入到“為什麼”選擇它，以及它在數學上的原理是什麼。從最基礎的梯度下降及其各種變種（SGD、Momentum、Adam、RMSprop等），作者都進行瞭非常詳盡的講解。我尤其喜歡它對Adam算法的分析，它不僅解釋瞭其核心思想，即動量和RMSprop的結閤，還詳細介紹瞭其超參數的含義和選擇策略。通過書中提供的代碼示例，我能夠親手去驗證這些優化器在不同數據集和模型上的錶現，去觀察它們的收斂速度和最終的精度差異。 除瞭梯度下降類優化器，本書還觸及瞭更深層次的優化方法，比如牛頓法和擬牛頓法。這些方法在某些情況下能提供比梯度下降更快的收斂速度，尤其是在損失函數的麯率變化較大的情況下。作者通過清晰的數學推導，闡述瞭這些方法的原理，並分析瞭它們在計算成本和實際應用中的優缺點。這讓我明白，沒有一種優化器是萬能的，選擇最適閤的優化器，需要結閤具體的任務和模型特點。 此外，本書對“正則化”的講解也讓我受益匪淺。我之前對正則化的理解，更多的是停留在“防止過擬閤”的層麵，而這本書讓我認識到，正則化更是對模型的一種約束，它能夠影響優化路徑，甚至決定瞭模型的解。例如，L1正則化如何促使模型産生稀疏解，這對於特徵選擇和模型壓縮都具有重要意義。作者還講解瞭如何將各種正則化項融入到損失函數中，並與模型參數一起進行優化，這讓我對正則化的理解上升到瞭一個新的高度。 本書的“教程”性質也極大地提升瞭我的學習效率。它提供的代碼示例，讓我能夠快速地將學到的理論知識應用到實踐中。通過反復的實驗和調試，我能夠更深刻地理解不同優化策略對模型性能的影響。 總而言之，《視覺機器學習20講 視覺機器學習算法優化方法教程》這本書，為我提供瞭一個係統且深入的學習框架，讓我能夠更全麵地理解機器學習算法的優化機製。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一本“武功秘籍”，讓我能夠掌握更強大的“內功心法”，從而在麵對各種機器學習問題時，能夠遊刃有餘，做齣更優的選擇。
评分《slam算法入門》——一個新手最渴望的“地圖” 對於許多剛接觸SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建）領域的人來說，它可能就像一片未知的領域，充滿瞭挑戰和神秘感。我正是這樣一個人，在聽說SLAM的神奇之處後，便渴望能找到一本能夠指引我入門的書籍。而《slam算法入門》這本書，正是滿足瞭我這種最基礎、最核心的需求。 這本書給我最直接的感受就是它的“友好”。它沒有上來就堆砌復雜的數學公式，而是從最根本的問題齣發，解釋瞭SLAM究竟是什麼，它在現實世界中的應用場景，例如自動駕駛、機器人導航、增強現實等。作者通過一些貼近生活的例子，比如一個人在陌生的房間裏摸索前行，一邊要找到迴傢的路，一邊還要記住房間的布局，讓我一下子就理解瞭SLAM的本質。這種“從易到難，由錶及裏”的講解方式，極大地降低瞭我的學習門檻，讓我不再對SLAM感到畏懼。 隨後，本書開始逐步引導我瞭解SLAM的幾個關鍵組成部分。它首先聚焦於“定位”，也就是機器人如何知道自己在哪裏。作者介紹瞭“裏程計”的概念，解釋瞭如何利用輪式編碼器、IMU等傳感器來估算機器人的運動軌跡。同時，它也非常坦誠地指齣瞭單純依靠裏程計的局限性——誤差的纍積。正是這種對局限性的清晰闡述，為後麵引入更高級的技術（如迴環檢測）奠定瞭基礎。 接著，本書進入瞭“地圖構建”的部分。它嚮我展示瞭兩種主要的地圖類型：特徵點地圖和柵格地圖。對於特徵點地圖，它詳細講解瞭如何從圖像中提取齣關鍵的“特徵點”，如何給這些特徵點打上“標簽”（描述），以及如何通過比較不同圖像中的“標簽”來找到相同的特徵點（匹配）。作者在這個過程中，還會提及一些基礎的計算機視覺算法，如SIFT、ORB，雖然不會深入到每個算法的每一個細節，但足以讓我對它們的作用有一個清晰的認識。 最讓我感到欣慰的是，本書在介紹算法原理的同時，也會提供一些可視化的圖示和簡化的代碼僞碼。這些圖示能夠幫助我更直觀地理解抽象的幾何關係和算法流程，而僞碼則讓我能夠大緻勾勒齣算法的實現框架。雖然我還沒有完全獨立實現一個SLAM係統，但通過閱讀這些，我能夠更好地理解那些復雜的SLAM論文和開源代碼。 《slam算法入門》這本書，就像是我在探索SLAM這片未知領域時，手中拿到的一張最清晰、最基礎的“地圖”。它沒有提供最前沿的導航路綫，也沒有深入到最復雜的“地形”，但它準確地標齣瞭重要的“地標”和“路徑”，讓我能夠沿著它指引的方嚮，穩步前行，最終能夠建立起自己對SLAM的完整認知。它是我SLAM學習之旅中，最堅實的第一步。
评分《視覺SLAM十四講 從理論到實踐》——一次深入骨髓的學習體驗 在我踏入計算機視覺和機器人領域的大門時，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）無疑是其中最令人著迷的技術之一。然而，市麵上的一些入門資料往往過於淺顯，而一些進階資料又過於晦澀，讓我一直難以找到一個閤適的切入點。直到我遇到瞭《視覺SLAM十四講 從理論到實踐》這本書，纔真正體會到何為“深入骨髓”的學習體驗。 這本書的理論部分，堪稱經典。它並沒有跳過任何一個重要的概念，而是從最基礎的相機成像模型開始，一步步地構建起對視覺SLAM的認知。從像素坐標到世界坐標的轉換，從相機內參、外參的含義，到對極幾何、本質矩陣、單應矩陣的推導，作者都處理得遊刃有餘。我特彆欣賞作者在講解“對極約束”時，是如何通過幾何直觀地解釋三維空間中的對應關係，以及如何利用這些約束來求解相機的運動。這種嚴謹的數學推導與生動的幾何解釋相結閤的方式，讓我徹底理解瞭視覺SLAM中最核心的幾何原理。 接著，本書進入瞭特徵提取與匹配、位姿估計、地圖構建等關鍵環節。在特徵提取方麵，它詳細介紹瞭SIFT、SURF、ORB等經典算法，並深入剖析瞭它們的優缺點以及在不同場景下的適用性。在位姿估計方麵，它介紹瞭PnP算法，並解釋瞭如何利用三維點和二維點的對應關係來求解相機的相對位姿。而Bundle Adjustment（BA）的介紹，更是讓我眼前一亮。它不僅僅是一個簡單的優化問題，更是SLAM係統精度和魯棒性的保證。作者對BA的數學模型和求解過程的講解，讓我明白瞭為何它是視覺SLAM中如此核心且重要的技術。 而這本書最讓我贊嘆的，是它的“實踐”部分。它並沒有將理論束之高閣，而是提供瞭大量的代碼示例，並且推薦瞭PCL、OpenCV、GTSAM等一係列優秀的開源庫。我跟著書中的例子，嘗試在ROS環境中搭建一個簡單的單目SLAM係統。當我看到自己構建的係統能夠在Kitti數據集上成功運行時，實時生成點雲地圖，並清晰地勾勒齣相機的運動軌跡時，那種激動和成就感是無法用言語來形容的。這讓我深刻地認識到，理論知識是如何轉化為現實應用的，也讓我對SLAM有瞭更深層次的理解。 當然，這本書的深度也意味著它需要讀者投入足夠的時間和精力。有些章節的數學推導可能需要反復閱讀和思考，纔能完全掌握。但是，正是這種“痛並快樂著”的學習過程，讓我對視覺SLAM的理解更加深刻，也更加牢固。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一位循循善誘的老師，引領我一步步深入到視覺SLAM的精髓之中。對於任何想要真正理解視覺SLAM的人來說，這本書都絕對是必不可少的。
评分《視覺SLAM十四講 從理論到實踐》——對我來說，是一次“撥雲見日”的體驗 在我接觸《視覺SLAM十四講 從理論到實踐》這本書之前，我對SLAM的理解，一直停留在“機器人如何在未知環境中同時找到自己的位置並繪製地圖”這個非常錶麵的概念上。雖然知道它很重要，但具體是如何實現的，背後的理論支撐是什麼，對我來說都是一片模糊。於是，我抱著“希望能夠真正理解”的心態，開始研讀這本書。 這本書帶給我的，絕對是一次“撥雲見日”的體驗。它的理論講解部分，可以說是非常紮實且循序漸進。從最基礎的相機幾何模型，到圖像的投影、透視變換，再到後麵更核心的內容，如對極幾何、本質矩陣、單應矩陣的推導，作者都給齣瞭非常詳盡的數學解釋和直觀的圖示。我尤其喜歡它在講解“對極幾何”那部分，通過大量的幾何學知識，將二維圖像點和三維空間點之間的關係，用一種非常清晰的方式呈現齣來。這讓我這個之前對三維空間幾何概念有些“畏懼”的人，也能夠逐漸理解。 隨後，本書開始深入到SLAM的關鍵技術，比如特徵提取與匹配、位姿估計、以及地圖構建。在特徵提取和匹配方麵，它介紹瞭SIFT、SURF、ORB等經典的算法，並解釋瞭它們的工作原理和優缺點。我尤其對RANSAC算法的介紹印象深刻，它解釋瞭如何通過隨機采樣來魯棒地估計模型參數，這對於處理帶有噪聲的匹配點集至關重要。然後，在位姿估計部分，它介紹瞭PnP算法（Perspective-n-Point），這讓我明白瞭如何通過已知的3D點和對應的2D圖像點來求解相機的位姿。 最讓我感到激動的是，本書的“實踐”部分。它並沒有僅僅停留在理論的梳理，而是給齣瞭大量的代碼示例，並且推薦瞭一些非常實用的開源庫，如PCL、OpenCV、GTSAM等。我嘗試著跟著書中的例子，自己動手去敲代碼，去運行，去調試。當我在ROS環境中成功運行瞭一個基於Kitti數據集的單目SLAM係統，看到屏幕上實時生成的點雲地圖和相機軌跡時，那種成就感是難以言喻的。這讓我深刻地體會到，理論知識是如何轉化為實際應用的，也讓我對SLAM的理解不再是紙上談兵。 當然，作為一本入門級的書籍，它不可能涵蓋SLAM的方方麵麵。例如，對於一些更復雜的多傳感器融閤，或者大規模稠密建圖的算法，可能就沒有那麼深入的探討。但是，對於我這樣一個初學者來說，這本書提供的理論深度和實踐指導，已經遠遠超齣瞭我的預期。它為我打開瞭SLAM的大門，讓我看到瞭這個領域的廣闊前景，也為我後續深入學習更高級的SLAM技術打下瞭堅實的基礎。
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