Titre original :
Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation
Contenu du livre :
En tant qu'avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage profond a remporté un succès impressionnant dans la résolution de grands défis dans de nombreux domaines, notamment la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, le traitement d'images et de vidéos, et le multimédia.
Cette monographie fournit un aperçu historique de l'apprentissage profond et se concentre sur ses applications dans la reconnaissance, la détection et la segmentation d'objets, qui sont des défis clés de la vision par ordinateur et qui ont de nombreuses applications dans les images et les vidéos. Les sujets abordés dans le cadre de la reconnaissance d'objets comprennent notamment la classification d'images sur ImageNet, la reconnaissance de visages et la classification de vidéos.
En ce qui concerne la détection, la monographie couvre la détection générale d'objets sur ImageNet, la détection de piétons, la détection de repères faciaux (alignement des visages) et la détection de repères humains (estimation de la pose). Enfin, dans le domaine de la segmentation, elle couvre les progrès les plus récents en matière d'étiquetage de scènes, de segmentation sémantique, d'analyse des visages, d'analyse humaine et de détection de la saillance. Des exemples concrets de ces applications expliquent les points clés qui permettent à l'apprentissage profond d'être plus performant que les systèmes de vision artificielle conventionnels.
Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation offre un aperçu introductif complet d'un sujet qui a un impact majeur sur de nombreux domaines de recherche en traitement du signal, en vision par ordinateur et en apprentissage automatique. Il s'agit d'un ouvrage indispensable pour les étudiants et les chercheurs qui débutent dans ces domaines.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781680831160 |
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| Reliure : | Broché |
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