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计算机视觉研究院专栏
作者：Edison_G
今天我们“计算机视觉研究院”主要分享深度学习入门的基础书籍集合！主要由来自不同城市的同学一起努力的成果，希望可以给到新入门或即将入门的同学一些帮助，一起学习，共同进步！
背景
目标检测是数字图像中某一类 ( 如人、动物或汽车 ) 的重要计算机视觉任务。目标检测的目标是开发计算模型和技术，提供计算机视觉应用程序所需的最基本的信息之一：什么目标在哪里?
目标检测作为计算机视觉的基本问题之一，是许多其他计算机视觉任务的基础，如实例分割、图像字幕、目标跟踪等。从应用程序的角度来看，目标检测可以被分为两个研究主题：“General Object Detection” 和 “Detection Applications” ，前者旨在探索在统一的框架下检测不同类型物体的方法，以模拟人类的视觉和认知；后者是指特定应用场景下的检测，如行人检测、人脸检测、文本检测等。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，为目标检测注入了新的血液，取得了显著的突破，将其推向了一个前所未有的研究热点。目前，目标检测已广泛应用于自主驾驶、机器人视觉、视频监控等领域。
深度学习在应用领域中多种多样，我们主要是目标检测领域，对于即将入门或刚刚入门的新人，“计算机视觉研究者”在XXX帮助下，整合了高质量入门书籍，我们接下来就对这些书籍简单介绍及给出下载链接！
问
深度学习入门应该阅读什么书籍？
主要分为语言类（如Python、C++等）、机器学习（西瓜书、李航统计学等）、深度学习（如花书）；在了解该基础上，可以大量阅读研究领域Paper及深度学习框架（Pytorch等）；最终可以总结研究领域热门框架及实践操作。
答
基础入门推荐
No.1
Python基础教程（第3版）
目前深度学习较流行的框架大部分都是基于Python代码编写。
该书首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念；然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能；最后，结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。
当熟练掌握了Python代码，后期看他人框架代码和自己实现搭建框架都会轻松很多！对即将毕业面试的同学更加重要！
链接：https://pan.baidu.com/s/1kLaWGl2telNtylbitUFKQg
密码: 9c1l
No.2
C++ Primer Plus（第6版）
大分部的部署会涉及改门语言，而且部分深度学习框架也是基于此语言！
针对C++初学者，从C语言基础知识开始介绍，然后在此基础上详细阐述C++新增的特性，因此不要求读者有C语言方面的背景知识。
随着PyTorch不断的完善，身边弃坑TF，投奔PyTorch的朋友就没有再回来的了。随着PyTorch1.0的发布，C++ 似乎有了新的曙光，现在我们可以这么做：
- 在PyTorchpython 端训练model，并通过jit导出，然后使用PyTorch C++API 编写需要的应用，编译即可上线；
- 完全在PyTorch C++API中拉net，training，inference等，saygoodbye for python 。
链接：https://pan.baidu.com/s/1paSyHBarZ2vJ3W04LyamHQ
密码: csin
No.3
机器学习（西瓜书）
目前是得到大部分读者认同的入门书籍之一！
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。
链接：https://pan.baidu.com/s/1HhDKzHBlybXdeUeeumRXTQ
密码: 6058
No.4
深度学习（AI圣经、花书）
深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。
《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
链接：https://pan.baidu.com/s/1mk7xVP2_U89-h6TFd0d4Bg
提取码：0624
No.5
学习OpenCV3
计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。
可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。
链接：https://pan.baidu.com/s/1gQCMvykQfUFBB8PcIGuPoQ
提取码：j8mp
No.6
统计学习方法
统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。
叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。
链接：https://pan.baidu.com/s/1f8Dzu4UMCHVFfMLoAMBZfg
提取码：1b08
No.7
算法导论
鉴于数据量的爆炸性增长，和计算应用的多样性，现在比以往更需要有效算法。
深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。
链接：https://pan.baidu.com/s/1cu0r9QIsXnxNKfJOAmO5Sw
提取码：zcol
以上基础入门书籍排序不分前后不分重要性，入门的同学都可以阅读。以下是我们部分粉丝同学努力整理的部分书籍及相关下载链接：
收集者 | 书名 | 云盘链接 |
Edison_G | Python基础教程（第3版） | 链接: https://pan.baidu.com/s/1kLaWGl2telNtylbitUFKQg密码: 9c1l |
Jony | 深度学习 [deep learning]-AI圣经 | 链接：https://pan.baidu.com/s/1mk7xVP2_U89-h6TFd0d4Bg提取码：0624 |
Jony | 算法导论 原书第3版 | 链接：https://pan.baidu.com/s/1cu0r9QIsXnxNKfJOAmO5Sw提取码：zcol |
Jony | 数字图像处理_第三版 | 链接：https://pan.baidu.com/s/1ddqHTjmhoZxSv50VjFMcxw提取码：iiq3 |
Jony | 算法图解 | 链接：https://pan.baidu.com/s/15eHy9KSVfYHfab35U-NqMw提取码：4vbn |
Jony | 深度学习图解 | 链接：https://pan.baidu.com/s/1wL9A3nuT8ZirJXMejrw_2w提取码：ktdj |
Jony | 深入浅出pyTorch从模型到源码 | 链接：https://pan.baidu.com/s/1Zkem0aT8cU9NrwWUpHcZPQ |
Jony | 学习OpenCV 3 中文版 | 链接：https://pan.baidu.com/s/1gQCMvykQfUFBB8PcIGuPoQ |
Jony | 统计学习方法 | 链接：https://pan.baidu.com/s/1f8Dzu4UMCHVFfMLoAMBZfg提取码：1b08 |
Jony | 机器学习（西瓜书） | 链接：https://pan.baidu.com/s/1HhDKzHBlybXdeUeeumRXTQ提取码：6058 |
Jony | 机器学习公式详解（南瓜书） | 链接：https://pan.baidu.com/s/1kgAU-T_VSZNLc4M7BADA2A提取码：koe2 |
野猪佩奇 | Head First Python | |
moon | c++高级编程 | |
moon | 深度卷积网络原理与实践 | |
moon | C primer plus | |
moon | C++ primer plus |
计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！
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