1.基礎到技術循序漸進，並以圖示簡化流程圖與其描述。
2.書內理論提供詳細公式並附有豐富的程式碼進行演示。
3.本書介紹並呈現多種視覺任務，包含影像增強、除雨、偵測、辨識、分類...等應用。
本書介紹深度學習於影像處理中的應用，從基礎的機器學習與深度學習技術講起，接著由淺入深地探討深度學習的原理與實現，同時結合實例進行演示和實驗。最後介紹電腦視覺與影像處理的相關技術，並結合深度學習模型應用於多種視覺任務的應用。書中分為兩大部分：第一部分(前七章)將介紹機器學習和深度學習的基礎知識，包括常用的機器學習模型、損失函數、優化算法等，也會在此介紹常見的卷積神經網路(CNN)、循環神經網路(RNN)和生成對抗網路(GAN)等；第二部分(第八章)將深入探討深度學習算法在影像處理中的應用，我們將通過實際案例和實驗，向讀者演示這些算法的原理和實現方法，並探討如何應用這些算法來解決影像處理中的實際問題。
