文/编辑 | 言有三
还记得我之前说的每年五月份会发生大事吗？今天是5月的第一个工作日，也是新的一次租房的开始，有三来发布自己的新书了。
这是什么书？
如书名《深度学习之图像识别 核心技术与案例实战》，这是一本以计算机视觉技术为依托，讲述深度学习中的核心技术的书籍，同时配套有大量实战案例。
书的内容总览如下，覆盖深度学习理论(最优化，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，三大计算机视觉任务的发展。
虽然封面设计不太符合我的审美，但是我们内容覆盖很全面，不输给大部分同类书籍。
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
本书最大特色
首先说一下本书的特色，也就是区别于同类书籍的地方吧。
1、内容设置比较全面。目前大部分书籍或者只有理论或者只有开源框架项目讲解，本书的数据使用，模型优化，可视化，损失函数的设计是大部分书中缺失的。
2、有图有真相。作为计算机视觉相关的书，大部分书因为版权或者其他问题没有什么真实的图，但是本书不一样，项目非常多配图也很多，因为我有的是图啊。
有三喜欢摄影，拍了很多图，而且也不怕出丑，因此你可能会在书中看到我的自拍，我的猫，风景照等。嗯，请做好心理准备。
3、理论和实践结合，由浅入深。书中内容的章节设置都是先说清楚理论，然后紧接着进行1～2个项目。比如图像分类，图像分割都是设置从初级到高级的两个任务。最后一章还讲了小程序前后端开发来部署自己的模型，具体的大家可以直接看书。
4、非常紧凑。包含的内容非常多，但是书不厚，因为我没有时间去添加非干货内容。
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本书不足
当然由于水平和时间有限，本书也有一些不足之处。
1、内容未必最新最全。
比如深度学习优化部分，最新的一些已经稳定的技术比如激活函数中的swish等没有添加，不过大家可以在我们公众号阅读。
三大基础任务中的模型未能及时收录最新的模型，这一方面是基于书应该只收录稳定和经典的内容，另一方面也是因为技术发展太快。不过大家放心，主流内容和细节肯定是全的，新内容等着公众号就好了。
2、没有添加习题和过多思考。
本书定位是工程实践为主，虽然在深度学习优化，损失函数章节中也有大量的公式和理论，但是总的来说偏向工业界实践。所以，我们没有布置习题，也没有直接引导大家进行过多的思考，这一块可以通过加入我们知识星球，微信公众号和知乎互动来完成，欢迎交流！
3、没有添加参考论文链接
这是出版社要求的，后面公众号会放出一系列参考论文的。
