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深度学习是人工智能与机器学习领域的重要研究分支，深度卷积神经网络是其核心内容之一。本书作为一本深度卷积神经网络方面的入门与提高书籍，目的是使读者通过学习了解和掌握卷积神经网络的理论基础与应用方法。全书共10章，分为三个部分：第1～3章为*部分，主要介绍卷积神经网络基本理论；第4～5章为第二部分，概述卷积神经网络相关工具和框架；第三部分为第6～10章，介绍了数据集、数据处理及网络训练知识，*后给出了卷积神经网络的三个典型应用实例。本书可作为高等学校人工智能、计算机科学与技术、信息工程、自动化等专业高年级本科生或研究生深度学习相关课程的教材，也适合对卷积神经网络感兴趣的研究人员和工程技术人员参考阅读。

目录

第1章 机器学习基础 1

1.1 机器学习概述 1

1.1.1 机器学习的概念 1

1.1.2 机器学习的任务 2

1.1.3 机器学习的发展简史 3

1.1.4 机器学习的典型应用 5

1.2 机器学习策略 6

1.2.1 有监督学习 6

1.2.2 无监督学习 6

1.2.3 半监督学习 6

1.2.4 强化学习 7

1.3 模型评估与选择 7

1.3.1 归纳偏好 7

1.3.2 数据集划分 8

1.3.3 性能度量 9

1.3.4 过拟合和欠拟合 10

1.4 神经网络与深度学习 11

1.4.1 生物神经元 11

1.4.2 人工神经网络 12

1.4.3 深度学习 14

1.5 本章小结 16

第2章 卷积神经网络基本原理 17

2.1 卷积神经网络概述 17

2.1.1 卷积神经网络的发展 17

2.1.2 卷积神经网络的基本原理与

组成 18

2.2 卷积层 19

2.2.1 基本卷积运算 19

2.2.2 卷积神经网络中的卷积运算 21

2.2.3 卷积的作用 22

2.2.4 卷积层及参数 25

2.2.5 特殊卷积 26

2.3 激活层 29

2.3.1 激活函数简述 29

2.3.2 典型的激活函数 30

2.4 池化层 34

2.4.1 池化操作 34

2.4.2 感受野 35

2.5 全连接层 36

2.6 目标函数 37

2.6.1 常用的损失函数 38

2.6.2 正则化项 39

2.7 卷积神经网络的反向传播 40

2.7.1 全连接层的反向传播 40

2.7.2 池化层的反向传播 41

2.7.3 卷积层的反向传播 42

2.7.4 反向传播实例 43

2.8 本章小结 45

第3章 典型卷积神经网络结构 46

3.1 LeNet 46

3.1.1 LeNet网络结构 46

3.1.2 LeNet主要特点 49

3.2 AlexNet 49

3.2.1 AlexNet网络结构 49

3.2.2 AlexNet主要特点 51

3.3 VGGNet 53

3.3.1 VGGNet网络结构 53

3.3.2 VGGNet主要特点 55

3.4 GoogLeNet 55

3.4.1 Inception v1与Inception v2 56

3.4.2 Inception v3 59

3.4.3 Inception v4 60

3.5 ResNet 61

3.5.1 残差网络的动机 61

3.5.2 ResNet网络结构 62

3.6 其他网络结构 64

3.6.1 DenseNet 64

3.6.2 SPPNet 64

3.6.3 SENet 66

3.6.4 MobileNet 66

3.7 本章小结 67

第4章 Python编程基础 68

4.1 Python语言简介 68

4.1.1 Python的发展简史 68

4.1.2 Python的主要特点 68

4.1.3 Python的主要应用领域 69

4.2 Python编程环境搭建 70

4.2.1 Windows下的安装 70

4.2.2 Linux下的安装 72

4.3 Python程序设计 73

4.3.1 编程规范 73

4.3.2 变量与数据类型 73

4.3.3 运算符与表达式 77

4.3.4 结构化程序设计 79

4.3.5 函数与模块 81

4.3.6 面向对象程序设计 84

4.4 Python基础工具库 89

4.4.1 NumPy 89

4.4.2 Pandas 92

4.4.3 Matplotlib 94

4.5 本章小结 95

第5章 PyTorch基础 96

5.1 常见的深度学习框架简介 96

5.1.1 Caffe 96

5.1.2 TensorFlow 97

5.1.3 PyTorch 97

5.1.4 其他框架 98

5.2 PyTorch的下载与安装 98

5.2.1 Linux下的安装 98

5.2.2 Windows下的安装 100

5.3 PyTorch中的Tensor 101

5.3.1 Tensor的数据类型 101

5.3.2 Tensor的基本操作 102

5.3.3 Tensor的基本运算 104

5.3.4 Tensor的数据结构 107

5.4 自动求导 108

5.4.1 计算图 108

5.4.2 自动求导机制 109

5.5 模型搭建和参数优化 111

5.5.1 神经网络工具箱 111

5.5.2 常用的神经网络层 113

5.5.3 前馈神经网络搭建 116

5.5.4 优化器 118

5.6 PyTorch入门实战 119

5.6.1 手写数字识别 119

5.6.2 CIFAR-10数据分类 122

5.7 本章小结 124

第6章 数据集与数据处理 125

6.1 典型数据集及标注 125

6.1.1 典型数据集 125

6.1.2 数据标注 129

6.2 数据预处理 132

6.2.1 数据清洗 132

6.2.2 数据采样 133

6.2.3 数据标准化 133

6.2.4 数据集划分 134

6.3 数据增广 135

6.3.1 几何变换 135

6.3.2 颜色变换 139

6.3.3 图像降质 140

6.4 PyTorch数据集处理实例 142

6.4.1 相关模块简介 142

6.4.2 PyTorch自带数据集的使用 143

6.4.3 Dataset类的继承 146

6.4.4 一般数据集处理 152

6.5 本章小结 156

第7章 卷积神经网络的训练 157

7.1 网络超参数 157

7.1.1 输入图像大小 157

7.1.2 卷积层超参数 158

7.1.3 池化层超参数 158

7.2 网络的训练 158

7.2.1 参数初始化 158

7.2.2 网络优化算法与策略 159

7.2.3 批量规一化 167

7.2.4 学习率的设定 169

7.2.5 训练数据置乱 170

7.3 图像分类实例 170

7.3.1 网络结构超参数比较 170

7.3.2 不同优化算法比较 180

7.4 迁移学习与网络微调 181

7.4.1 迁移AlexNet到猫狗数据集

实例 181

7.4.2 迁移VGG-19到瓜子数据集

实例 186

7.5 本章小结 189

第8章 图像去噪 190

8.1 图像去噪基础知识 190

8.1.1 噪声模型 190

8.1.2 传统图像去噪方法 192

8.1.3 去噪算法设计与评价 193

8.2 基于去噪自编码器的图像去噪 194

8.2.1 自编码器简介 194

8.2.2 MNIST数据集实验 195

8.2.3 Waterloo数据集实验 203

8.3 基于残差学习的图像去噪 207

8.3.1 基本原理 207

8.3.2 去噪实验 207

8.3.3 非高斯噪声的去除 209

8.4 本章小结 211

第9章 图像修复 212

9.1 图像修复基础知识 212

9.1.1 图像修复概念 212

9.1.2 基于深度学习的图像修复

方法 213

9.2 基于DCGAN的图像修复 214

9.2.1 生成式对抗网络 214

9.2.2 手写体生成实例 216

9.2.3 基于DCGAN的人脸修复 221

9.3 基于Context-Encoder的图像

修复 226

9.3.1 Context-Encoder模型结构 226

9.3.2 算法与实验 228

9.4 本章小结 236

第10章 目标检测 237

10.1 目标检测基础知识 237

10.1.1 传统目标检测方法 237

10.1.2 基于卷积神经网络的目标

检测方法 238

10.1.3 目标检测评价指标 238

10.1.4 目标检测数据集 239

10.2 两阶段目标检测网络 240

10.2.1 R-CNN 240

10.2.2 Fast R-CNN 242

10.2.3 Faster R-CNN 244

10.3 单阶段目标检测网络 246

10.3.1 YOLO 246

10.3.2 SSD 249

10.4 MMDetection检测算法库 250

10.4.1 MMDetection安装 251

10.4.2 模型的测试 252

10.4.3 模型的训练 253

10.4.4 MMDetection算法配置

文件解析 255

10.4.5 使用自己的数据集 258

10.5 本章小结 261

参考文献 262

周浦城，博士，副教授，先后主持或参加国家863、自然科学基金等课题20余项，公开发表论文80余篇，其中SCI检索3篇、EI检索45篇。

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前言

前言

得益于深度学习技术的快速发展，神经网络在2012年以后再次得到了学术界和产业界的高度重视，各种新模型、新算法如雨后春笋般层出不穷，推动了机器学习技术大规模的走向应用，神经网络复兴的原因在于人们掌握了训练深度神经网络的有效手段，如数据的急剧扩增、高性能计算硬件的实现及高效的训练方法。尤其是近年来，基于卷积神经网络的深度学习在理论模型、算法设计、软硬件实现等方面得以迅速发展，世界迈入智能时代已成为世人共识。每年的相关国际会议和期刊都有大量的深度卷积神经网络论文出现，深度卷积神经网络已成为学者们研究的热点和焦点。

本书尝试围绕深度卷积神经网络理论及其典型应用的主题展开内容设计，基本思路是先从卷积神经网络基本理论入手，再学习实践工具，后结合理论和实践工具对卷积神经网络的主要应用从理论和实践两方面进行阐述，达到理解理论、熟悉工具、掌握应用的目的。

本书重点突出了以下特点：

（1）内容涵盖全面。包含理论、工具、应用三方面，由入门到实践应用全流程讲解。

（2）深度、广度适中。针对本书的读者群体和阅读目标，内容选择上既避免“科普文学”的浅尝辄止，也避免对研究领域内细分领域和前沿难题过度纠缠。

（3）结构设置合理。遵循“理论—工具—应用”的学习顺序，符合认知规律。同样，针对每章的内容设置也如此。

本书共10章，从读者视角进行了内容安排，围绕“深度卷积神经网络是什么？深度卷积神经网络的实现工具有哪些？实际应用中深度卷积神经网络如何实现？”三个问题展开论述，层层递进，达到理论和实践结合的目的。首先，针对个问题，用第1～3章进行介绍，分别涵盖了机器学习基础、卷积神经网络基本原理、卷积神经网络经典结构；其次，针对第二个问题，深度卷积神经网络的实现工具较多，考虑到典型性和篇幅限制，主要介绍了目前使用为广泛的Python、PyTorch的工具和框架，分别对应第4、5章；后，围绕深度卷积神经网络如何实现这个问题，分别介绍了数据集与数据处理、网络的训练，以及在图像去噪、图像修复和目标检测等三类典型应用中的具体实现。书中所有示例和典型代码均经过反复测试和实际运行，读者可从华信教育资源网（http://www.hxedu.com.cn）自行下载配套资源。

本书可作为高等学校人工智能、计算机科学与技术、信息工程、自动化等专业高年级本科生或研究生深度学习相关课程的教材，也适合对卷积神经网络感兴趣的研究人员和工程技术人员参考阅读。

需要指出的是，深度学习还在快速发展中，尽管取得了长足进步和出色成果，但由于其强依赖于大规模数据的训练，且缺乏坚实的理论基础，因此目前深度学习本质上还是一个黑盒系统，易被欺骗和干扰，在一些安全性要求高的领域难以应用，这一点需要读者知晓。

编者在书中阐述的某些学术观点，仅为一家之言。此外，囿于编者水平，加上撰稿时间仓促，书中难免出现不妥和错漏之处，恳请读者不吝批评指正。