通知《深度学习之图像识别》再版工作启动，欢迎指导和提出建议

Posted 2021-04-06 有三AI

不知不觉有三第一本书也上市超过1年半了，第一次写作略显稚嫩，许多细节处理不当，比如没有在印刷前核对公式，被删掉了参考文献影响读者阅读体验等。现在本书正式启动再版工作，注意不是重印，是再版。重印只是修正其中的错误，而再版则是比较大幅度地调整书中内容。

首先回顾一下书的主要内容

首先还是简单回顾一下书中主要内容，供对书籍内容不熟悉的小伙伴参考。

这本书是讲解深度学习为主的计算机视觉领域核心基础技术的书籍，共分为10章，内容目录如下：

覆盖深度学习理论(最优化等，损失目标设计)，数据使用(常用数据集，数据获取，标注与增强)，可视化(数据与模型)，模型优化，三大计算机视觉基础任务的发展。

第一章：神经网络基础

第二章：深度学习优化基础

第三章：深度学习中的数据

第四章：图像分类

第五章：图像分割

第六章：目标检测

第七章：数据与模型可视化

第八章：模型压缩

第九章：损失函数

第十张：模型部署与上线

本书的主要优点有三个：

(1) 内容设置比较全面。其中模型优化，可视化，损失函数的设计是大部分书中缺失的。

(2) 书中案例全部来源于工业界的实际开发项目，具有很高的实战价值和参考性。

(3) 作者拥有书中所有图的版权，或者是自己用PPT绘制，或者是自己拍摄采集。

详细情况可以阅读下文介绍：

大家如果想要购买签名版留作收藏，可以去有三的小店，目前市面上还剩下的第三次印刷就是第一版最后的存货。

再版需要做什么

虽然本书有不少缺点，但是依旧得到了不少朋友的认可，其中不乏教师和编辑群体，在认真考虑消费市场和学校教学的需求下，我们决定即日起正式开启再版工作，下面是需要做的工作。

(1) 丰富现有章节，增加相关最新技术介绍。

(2) 统一书中框架，并提供多框架支持。

(3) 优化书中图表与案例，提升阅读体验。

(4) 增加参考资料和问答习题。

(5) 其他待定。

欢迎大家参与

本次再版非常欢迎大家参与，主要是两类群体。

(1) 有明确规划将本书纳入教材或者参考教材的机构或者教师，可以直接深度参与本书再版工作，合适者可以联合出版署名。

(2) 有意参与本书各类修订工作的读者，包括但不限于内容充实，代码框架支持等，有三AI季划成员优先，所有工作量会在书中署名说明，并提供相关福利。

详情可以直接联系有三微信Longlongtogo。

关于本书的学习

为了让大家更好地学习本书内容，我们提供了以下资料。

(1) 有三本人录制的免费全套视频以及PPT，发送关键词“深度学习之图像识别”即可获取，其中实践部分框架为Caffe。

(2) 有三AI团队开设的《深度学习之图像识别》带学营，形式为理论直播讲解+实战代码分析，授课内容由有三AI平台统一配置，主讲人为我们平台资深作者与讲师，使用框架为Pytorch，分为上下两篇。

其中上篇内容包括深度学习基础+图像分类任务深入讲解，适合所有同学入门，课程已经结束，不能再报名，目前视频已经同步到网易云平台，详细目录如下，大家可以扫码去网站查看。

我们将在10月24号、25号（本周末）开展深度学习之图像识别第二期的带学，如果你看了我们第一期的教学效果，那么这个训练营肯定是值得你加入的。

讲师分别为我们的资深专栏作者，直播讲师与有三本人。

	时间	章节
No.1	10.24 周六上午	目标检测（理论+实战）
No.2	10.24 周六下午	图像分割（理论+实战）
No.3	10.25 周日上午	模型压缩（理论+实战）
No.4	10.25 周日下午	统一答疑和实践

第二期主要内容为目标检测、图像分割理论和代码实战、模型压缩理论与实战，其中图像分割和目标检测使用的深度学习框架是PyTorch，模型压缩使用的是Caffe与Tensorflow。

单期带学费用为：398 RMB（包含教学、GPU使用费），赠送有三AI知识星球半价券（原价298RMB）。添加助手微信 AICV007 可以了解详细情况。

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