Bewertung:
Das Buch bietet eine umfassende Einführung in die Computer Vision und deckt ein breites Spektrum an Themen ab, von klassischen Techniken bis hin zu modernen Deep Learning-Methoden. Es ist gut strukturiert und klar geschrieben, sodass es auch für Anfänger mit etwas mathematischem Hintergrundwissen zugänglich ist. Einige Leser sind jedoch der Meinung, dass es für absolute Anfänger nicht geeignet ist, und es gibt Bedenken hinsichtlich der Druckqualität.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung der Themen
⬤ klare und verständliche Schreibweise
⬤ gut strukturiert für verschiedene Niveaus
⬤ enthält praktische Anwendungen aus der Praxis
⬤ geeignet für das Selbststudium mit einem guten Grundverständnis.
⬤ Nicht ideal für absolute Anfänger
⬤ Druckqualität ist im Vergleich zum Preis des Buches minderwertig
⬤ einige werden die minimale Mathematik für ein tieferes Verständnis als unzureichend empfinden.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning
Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning (früher: Computer and Machine Vision) stellt klar und systematisch die grundlegende Methodik des Computersehens dar und deckt dabei die wesentlichen Elemente der Theorie ab, während es gleichzeitig den Schwerpunkt auf algorithmische und praktische Design-Zwänge legt.
In dieser vollständig überarbeiteten fünften Auflage wurden weitere Konzepte und Anwendungen des maschinellen Sehens aufgenommen, so dass es sich um einen sehr umfassenden und aktuellen Text handelt, der sich für Studenten und Hochschulabsolventen, Forscher und F&E-Ingenieure eignet, die sich mit diesem dynamischen Thema beschäftigen. Sehen Sie sich ein Interview mit dem Autor an, in dem er seinen Ansatz zum Lehren und Lernen von Computer Vision erläutert - http: //scitechconnect.
elsevier.com/computer-vision/.
| ISBN: | 9780128092842 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Seitenzahl: | 900 |
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