教材推荐 | 深度学习（PaddlePaddle版）

百度飞桨星河社区官方推荐教材

01

内容提要

本书基于国产开源深度学习框架PaddlePaddle进行编写，全面、系统地介绍了PaddlePaddle在数字图像处理中的各种技术及应用。全书共8章，分别介绍了基于深度学习的图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、关键点检测、风格迁移等内容，所有知识点均通过实际项目进行串联，旨在帮助读者掌握基本深度学习算法原理的基础上，扩展项目实操能力，起到学以致用的效果。

本书可作为全国高等学校计算机、人工智能等专业的“深度学习”课程教材，主要面向相关领域的任课老师、在读学生和科研人员，以及从事深度学习与图像处理的工程人员和爱好者。

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本书特色

为解决深度学习与图像处理在教育教学中的实际问题，结合团队的项目开发经验，《深度学习与图像处理（PaddlePaddle版）》重点关注技术应用和产品落地，从内容上实现计算机视觉领域的热门方向全覆盖，从案例设计上关注从原理到实践的全流程，包含了云边端部署教程，并在百度飞桨星河社区平台开设配套课程，借由平台配齐教学资源和计算资源。本书特色如下。

1. 内容丰富全面

包含了传统的图像数据技术基础以及计算机视觉热门的目标分类、目标检测、语义分割、关键点检测、图像生成等研究内容，满足工业、教育、医疗、游戏等大部分场景需求。每个研究方向提供多种算法，只需要简单设置就能随意切换算法，更改网络结构，内容丰富多样。

2. 全流程覆盖

每个案例都覆盖原理讲解、数据标注、数据集制作、网络配置与训练、网络评估与可视化、静态网络导出、前端界面开发、推理库开发等内容，注重理论学习与上机实操相结合，循序渐进掌握深度学习开发，实现从小白到大师的晋级之路，无论是理论学习还是工程开发，都能从中收获颇多。

3. 云边端部署全覆盖

部署案例包括了云边端三种类型教程，云侧通过网页端访问服务器端部署，边侧计算通过工控机的方式分别提供了C#和QT部署案例，端侧提供了树莓派、Jetson系列和安卓的部署案例，部署场景代表性强、环境丰富。不需要从零开始学习C++、C#、HTML等语言，只需了解部署相关内容即可上手，大幅降低工程开发的难度和成本。

4. 超全配套资源

全书每个章节都分别提供了微课视频、源代码、教学课件、教学大纲、教学进度表、教案、期末考试试卷及答案等配套资源，多维度满足学习、教学以及工程开发需求。

5. 免费计算资源

本课程在飞桨官方星河社区开设有公开课，提供免费GPU资源进行学习和开发，只需要简单的网页端操作即可完成，每个章节还提供了已经配置好的开发环境，大幅降低了学习成本。

03

适用专业

1. 新工科专业

（2）数据科学与大数据技术：该专业侧重于对海量数据的采集、存储、处理、分析和可视化。深度学习是大数据分析的重要手段之一，而图像处理也是数据的重要来源和应用领域。学习这本书可以帮助学生掌握如何利用深度学习技术挖掘图像数据中的价值，如通过对医学影像大数据的分析辅助疾病诊断，或对电商平台商品图片数据的分析进行精准营销.

（4）智能科学与技术：这个专业聚焦于智能系统的设计与开发，深度学习与图像处理是实现智能感知和认知的关键技术。学生通过阅读此书，可以学习到如何构建智能视觉系统，使机器能够像人类一样理解和处理图像信息，应用于智能家居、智能安防、智能机器人等领域.

2. 传统理工科专业

电子信息工程：该专业涉及电子技术、信号处理、通信等多个领域，深度学习与图像处理在其中有着广泛的应用。例如，在图像通信中，利用深度学习算法对图像进行压缩、编码和解码，提高图像传输效率和质量；在电子设备的故障诊断中，通过对设备运行状态的图像分析，快速定位故障点.

3. 非理工科专业

（1）医学类专业：如临床医学、医学影像学等，深度学习与图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛，如医学影像的分析与诊断、疾病的早期筛查等。医学专业的学生可以通过学习这本书，了解如何利用深度学习算法对医学影像（如X光、CT、MRI等）进行处理和分析，辅助医生更准确地诊断疾病，提高医疗诊断水平和效率.

（2）经济学专业：随着大数据和人工智能技术在经济领域的应用不断深入，经济学专业的学生需要了解相关技术，以便更好地进行经济数据分析和预测。深度学习与图像处理技术可以用于对经济数据的可视化分析、市场趋势的预测等方面，为经济学研究和决策提供新的方法和思路.

（4）社会学专业：社会学研究中常常需要对社会现象和行为进行观察和分析，图像数据作为一种重要的社会信息来源，其处理和分析方法对于社会学研究具有重要意义。深度学习与图像处理技术可以帮助社会学专业的学生从图像数据中挖掘出有价值的社会信息，如通过对城市街景图像的分析研究城市社会空间结构、对社交媒体图像的分析了解社会文化现象等。

教育学专业：教育技术学方向的学生可以学习如何将深度学习与图像处理技术应用于教育教学中，如开发智能教育系统、实现个性化学习推荐等。此外，对于其他教育学专业的学生，了解这些技术也有助于更好地理解现代教育技术的发展趋势，为未来的教育教学工作提供创新思路。

告别公式轰炸，以实例为刃，

巧解AI谜题，助您收获满满

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配套资源

微课视频

数据集和代码

教学课件

教学大纲

教学进度表

教案

期末试卷及答案

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专家力推

杨明（上海交通大学智能网联电动汽车创新中心主任、国家级科技创新领军人才）

本书精心布局，囊括了图像处理、深度学习及其在众多前沿AI技术中的应用。全书分为两大核心部分：基础理论与实战案例。在基础知识篇，作者为读者构建了扎实的理论框架，为后续的实践奠定了坚实的基础。而在案例实战篇，书中通过一系列精心挑选的实例，将理论知识与实际应用紧密结合，使读者能够迅速将所学应用于实际。每个案例均从任务背景、算法原理、研发过程到实际部署进行了详尽的阐述，为读者提供了一条从理论到实践的清晰路径。本书对于全国高校本科生、研究生乃至科研工作者来说，都是一本极具价值的参考书籍。它不仅能帮助读者快速上手实践，还能引导读者开展深入的科学研究，对于推动深度学习领域的发展具有重要意义。

06

高管力推

胡小波（镭神智能创始人、CEO）：

本书深度结合了国产开源深度学习框架飞桨PaddlePaddle的实战案例，旨在帮助读者在巩固理论知识的同时，显著提升实战能力，以更好地满足现代产业界对AI技术的需求。书中案例丰富多样且极具实用性，涵盖了从智能垃圾分拣器到照片动漫化在线转换网站等前沿应用场景，为广大工程开发人员提供了极具价值的实践指南和宝贵经验。无论是深度学习的新手还是资深开发者，都能从本书中汲取到丰富的营养，为自身的技术成长和职业发展添砖加瓦。

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作者简介

钱彬，南京理工大学博士，CSDN博客专家，飞桨开发者技术专家，发表论文20余篇，主持多项省部级科研项目，获得发明专利授权10余项，2019年荣获滨湖之光创新领军人才称号，著有《Python Web开发从入门到实战（Django+Bootstrap）》等书籍，广受好评。

朱会杰，上海交通大学博士后，飞桨开发者技术专家，主要研究方向为深度学习、计算机视觉、稀疏编码、大模型等，在国内外重要学术刊物上发表论文30余篇，谷歌总引用次数400余次，先后负责全国博后基金、江苏省自然科学基金等多项国家级、省部级科研项目，具有丰富的技术开发经验，荣获省部级科技进步二等奖1项。

08

本书心路历程

在某个缺陷项目开发时，可以使用多种机器视觉框架完成，比如目标检测、语义分割和实例分割都可以实现缺陷的检测，但到底哪种方案检测准确、计算效率高呢？一般为了加快进程，首先会从github等网站搜索开源框架算法进行测试对比，然后每种思路都有很多种算法，比如目标检测由Faster-RCNN、YOLOv3/v5/v7/v8/v10/e+、SSD、DERT等多种算法。首先需要找出最好的算法，然后进行改进才能实现项目的最优化，然而项目开发对时间和成本由诸多限制的，逐一对每个开源库跑通训练和部署是成本很大的。

怎么能够快速切换不同的算法呢？

飞桨PaddlePaddle的诸多开源库为项目的开发解决了燃眉之急，不仅提供了最新的各类检测、语义分割、分类等算法，而且通过yaml文件的设置还能对网络进行改造和优化，大大提高了开发的效率，提高了开发的质量。但在实际的使用中发现，用好这些苦需要具备一定的深度学习理论基础，需要对开源库接口和数据标注掌握全面，否则难以选好网络、改好算法，由于开源库缺乏系统化、保姆级的教程，指导工程师开发时仍需要不小的学习成本，甚至有些库有些bug，需要在使用时进行更改。在实际的部署阶段，由于不同客户的需求不同，需要在不同的平台以不同的方式部署，有些需要在边缘端比如树莓派、Jetson开发板、瑞芯微开发板或者手机安卓端部署；有些需要在工控机上，应客户需要需要使用Visual Studio、QT等IDE开发，要求的语言也不同，有C++、C#、Python等不同需求；有些需要在服务器端，又需要解决多并发、网页端访问的问题。但部署阶段其实并不需要完全学会一门语言，只需要对与深度学习相关的相关语法和理论掌握即可，但市面上的教程都是从语言的基础学起，要学会任何一门语言都要付出很大的代价。在与其他开发者交流的过程中，发现越来越多的开发者都存在这样的问题或者困惑，这时我们萌发了为何不写一本针对项目开发的教材呢，不仅能够推广人工智能在产业中的应用，也能培养更多的人工智能人才，促进国家的产业升级。于是，结合开发实例，作者团队撰写了本书，摒弃了复杂的理论基础，而是直接瞄准项目开发需求，以最小的学习成本、最大化的开发效率系统化完成深度学习的学习和主要开源库的开发应用，并针对各类典型的部署平台，提供了开发教程，帮助大家快速掌握深度学习，用好深度学习，做好相关的项目。

无数次代码的敲击，无数回算法的精研，我们倾心雕琢，盼与你在知识的途中共赴精彩。

为你深入探索深度学习与图像处理的浩瀚天地筑牢根基，畅行无阻，《深度学习与图像处理（PaddlePaddle 版）》—— 开启智能视觉新征程的不二之选。