Deep Learning in der Objekterkennung, -detektion und -segmentierung

Deep Learning in der Objekterkennung, -detektion und -segmentierung (Xiaogang Wang)

Originaltitel:

Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation

Inhalt des Buches:

Als wichtiger Durchbruch in der künstlichen Intelligenz hat Deep Learning beeindruckende Erfolge bei der Lösung großer Herausforderungen in vielen Bereichen wie Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Bild- und Videoverarbeitung und Multimedia erzielt.

Diese Monographie bietet einen historischen Überblick über Deep Learning und konzentriert sich auf seine Anwendungen in der Objekterkennung, -detektion und -segmentierung, die zu den wichtigsten Herausforderungen des Computer Vision gehören und zahlreiche Anwendungen für Bilder und Videos haben. Zu den unter Objekterkennung behandelten Themen gehören insbesondere die Bildklassifizierung auf ImageNet, die Gesichtserkennung und die Videoklassifizierung.

Bei der Erkennung deckt die Monographie die allgemeine Objekterkennung im ImageNet, die Erkennung von Fußgängern, die Erkennung von Gesichtsmerkmalen (Gesichtsausrichtung) und die Erkennung von menschlichen Merkmalen (Posenschätzung) ab. Im Bereich der Segmentierung schließlich werden die jüngsten Fortschritte bei der Kennzeichnung von Szenen, der semantischen Segmentierung, der Gesichtsanalyse, der Analyse von Menschen und der Erkennung von Auffälligkeiten behandelt. Konkrete Beispiele dieser Anwendungen erklären die Schlüsselpunkte, die Deep Learning herkömmlichen Computer Vision Systemen überlegen machen.

Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation bietet einen umfassenden einführenden Überblick über ein Thema, das große Auswirkungen auf viele Forschungsbereiche in der Signalverarbeitung, dem Computersehen und dem maschinellen Lernen hat. Dies ist ein Muss für Studenten und Forscher, die neu in diesen Bereichen sind.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781680831160
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)