图像搜索和识别是计算机视觉领域一个非常重要且基础的题目，其中拍立淘是阿里巴巴推出的以图搜图产品，率先改变了消费者购物的方式，影响深远。本次给大家赠送3本新书，即《深度学习图像搜索与识别》。
本书对拍立淘中构成图像搜索和识别系统的各个算法基础模块一一做了介绍，并在最后一章以拍立淘为例说明了各个模块是怎样一起工作的，本书围绕该产品的技术、工程实践，多角度、立体化地揭示了背后的技术机理：
本书主要面向图像搜索和识别领域的初学者，也适合在某个单一任务方面有经验但是想扩充知识面的读者，全书共9章，超过200页，全彩色印刷。
第1章： 概述
讲解图像搜索与识别概述，图像搜索与识别技术的发展和应用。
第2章：深度卷积神经网络
讲解CNN基础操作，常见的CNN模型结构，常见目标损失函数。
第3章：图像分类
讲解单标记分类，细粒度图像分类，多标记图像分类。
第4章：目标检测
讲解两阶段目标检测算法，单阶段目标检测算法。
第5章：图像分割
讲解语义分割，实例分割算法。
第6章：特征学习
讲解基于分类识别的特征训练，基于度量学习的特征训练。
第7章：向量检索
讲解局部敏感哈希算法，乘积量化系列算法，图搜索算法。
第8章：图文理解
讲解图文识别，图文搜索。
第9章：阿里巴巴图像搜索识别系统
介绍了拍立淘的图像搜索架构，包括类目预测模块，目标检测和特征联合学习，图像索引和检索。
推荐理由：
本书围绕拍立淘产品的技术、工程实践，多角度、立体化地揭示了背后的技术机理：
(1) 首度剖析基于深度学习的亿级图像检索技术平台，揭示精准推荐的技术奥秘
(2) 深度分析计算机视觉重要算法原理与应用场景，配以PyTorch代码
(3) 阐述构建大规划图像搜索平台思路、技巧与落地经验
本书作者：
潘攀，博士毕业于美国伊利诺伊大学芝加哥分校，研究领域包括深度学习和计算机视觉等。阿里巴巴集团资深算法专家，达摩院视觉理解&互动视觉负责人，负责电商领域的视觉技术研发；拍立淘以图搜图的负责人和创始人之一，为拍立淘、淘宝直播&短视频、虚拟主播、闲鱼等业务提供核心技术，曾先后在美国三菱研究院和北京富士通研发中心从事视觉技术研发工作。
接下来是福利时间，本次我们赠送出3本书籍，想要获得书籍的同学，在本公众号下方留言，根据点赞数的高低，本周日上午（5.30）10:00统计出获奖读者，届时联系有三微信Longlongtogo即可。
如果没有获得赠书，也可以在当当购买，链接如下：
计算机视觉中大大小小可以包括至少30个以上的方向，在基于深度学习的计算机视觉研究方向中，图像分类，图像分割，目标检测无疑是最基础最底层的任务，掌握好之后可以很快的迁移到其他方向，比如目标识别，目标跟踪，图像增强等。
为了让大家能够掌握好相关技术，我们平台开设了3门相关的视频课程，分别从理论和实践详细讲解了其中的核心技术，并且课程内容会继续保持更新。
(1) 图像分类课程当前包含的内容共约8个小时，课程价格为199。
理论部分涵盖了深度学习之图像分类的各个研究方向，如图像分类简介、多类别图像分类、细粒度图像分类，多标签图像分类，弱监督图像分类，零样本图像分类等，既有足够的宽度，也具备有足够的深度。
本次课程中一共已经包含了4个实践案例，分别为人脸表情分类实战，动物细粒度分类实战，生活用品多标签图像分类实战，基于血红细胞的图像分类竞赛技巧，从4大方向基于Pytorch实战来详解图像分类任务实践，如下。
(2) 图像分割课程当前包含的内容共约10个小时，课程价格为199。
理论部分涵盖了深度学习之图像分割的各个研究方向，包括传统的图像分割，语义分割、实例分割、图像分割评价指标、提升性能技巧，分割后处理技术。
本次课程中一共已经包含了2个实践案例，分别为基于Pytorch的表面缺陷语义分割实战及基于Pytorch的实例分割实战，如下。
(3) 目标检测课程当前包含的内容共约20个小时，课程价格为199。
理论部分内容包括：目标检测相关基础，包括流程与评价指标，two-stage算法-Faster RCNN系列详解、one-stage算法-YOLO系列详解，Anchor-free算法系列详解（包括Densebox，CenterNet，CornetNet等）；
本次课程中一共已经包含了3个实践案例，分别是YOLOv3实战（工业缺陷检测）、Faster-RCNN实战（猫脸检测），CenterNet（电路板缺陷检测）；目前3个专栏的总课程时长超过了40小时，实践案例达到了将近10个，每一门课程当前定价199，且有对应的答疑群。可以一次性订阅整个专栏的所有内容（更加优惠），也可以单独找到对应专栏订阅，内容如下：
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