本书为读者提供了使用MATLAB和Python在计算机视觉领域应用深度学习技术的实际指导，通过丰富的项目案例讲解视觉场景识别的技术细节及实践方法。
近年来，深度学习在多个领域得到了广泛应用，并取得了显著成果。2012年10月，Hinton教授及其学生采用深度卷积神经网络模型，在著名的ImageNet问题上取得当时世界上最好的成绩，引起了广泛关注。Facebook的人脸识别项目DeepFace基于深度学习搭建，可应用于分辨两幅现实场景的照片是否包含同一张人脸，并且其判断准确度已接近人类平均水平。
虽然人类也可以完成这项任务，但难以处理大量并发数据，具有局限性。因此，基于深度学习的人脸识别可以综合运用计算机的高性能并行计算能力，在互联网图像大数据处理中展现巨大潜力。
在人工智能领域，计算机视觉与深度学习是当前热点技术。结合使用这两种强大的工具可以解决复杂的图像识别和分析问题。本教程《计算机视觉与深度学习实战-以MATLAB和Python为工具_基于深度学习的视觉场景识别_项目开发案例教程》深入探讨了如何利用这些工具进行视觉场景的识别。
2012年ImageNet挑战赛上，Hinton教授团队采用深度卷积神经网络（CNN）取得了突出成绩，标志着其在图像识别领域的里程碑式进步。他们的成功展示了深度学习处理大量图像数据的强大能力，如Facebook的DeepFace项目能够以接近人类水平的准确性进行人脸识别。
相比人类，深度学习模型能更好地处理高并发的数据，并适合大规模图像处理任务。计算机视觉中，深度学习的优势在于它可以自动学习和提取特征，无需过多人工干预。传统的机器学习算法依赖于特征工程，而深度学习通过多层神经网络自动生成特征表示，降低了复杂度，在处理自然图像时能够有效捕捉复杂的规律。
本教程中的案例基于Corel图像库，并使用MATLAB的matconvnet工具箱进行深度学习实验。matconvnet是研究者常用的MATLAB接口之一，支持GPU加速，可以快速实现网络模型构建和训练。对于初学者和开发者来说，matconvnet提供了一种便捷途径来应用和评估深度学习模型。
在实践部分，教程首先介绍如何配置并安装matconvnet，并设置CUDA工具箱和cudnn以利用GPU资源。通过`gpuDevice`命令可以检查MATLAB环境中GPU的可用性。接下来，指导读者创建训练集、设计及训练深度学习模型以及进行识别验证。这些步骤涵盖了从数据预处理到模型评估的完整流程。
本教程为读者提供了理论与实践结合的知识，并通过使用MATLAB和Python的实际案例帮助理解并掌握如何运用深度学习技术解决实际视觉识别问题，无论是对深度学习感兴趣的初学者还是有经验的研究者都能从中受益，提升在该领域的技能。
5星
