"本书主要介绍计算机视觉的基本概念和方法体系。从图像的表示建模、非参数化图像理解、基于深度学习的方法等方面对图像的表示学习进行全方位讲授，从深度学习角度介绍二维视觉、三维视觉、视频视觉等主流计算机视觉研究领域，在第2、3章讲授低层（如超分、去噪等）、第4~6章讲授中层（如特征匹配、三维重建、深度估计等）、第7~11章讲授高层（如分类、语义分割、物体检测、度量学习等）图像理解任务和经典的理论方法，并在第12、13章对扩散模型、模型压缩与加速、计算机视觉大模型、大规模视觉语言模型等计算机视觉领域前沿进展进行讲解。学生将通过本课程深入了解计算机视觉的原理和应用，掌握相关知识和技能，从而能够开展相关研究和应用。

本书适合作为广大高校计算机、自动化、电子信息专业计算机视觉教材，也可以作为计算机视觉技术开发者的自学参考用书。

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