Пусто
05.12.2009
 
| Главная | Информация о сайте | Гостевая книга | Правила сайта | Правила добавления |
Нажми!!!
Реклама
Главная » Файлы » Картинки/Иконки/разное

  Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение
  Категория: Картинки/Иконки/разное   |  Добавил: Гость  
  [ ]

Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение — Эта книга рассказывает о передовых методах компьютерного зрения. Показано, как искусственный интеллект обнаруживает признаки и объекты, на каких данных он обучается, на чем основано распознавание лиц и действий, отслеживание аномалий. Особое внимание уделяется методам глубокого обучения. Все ключевые принципы проиллюстрированы примерами из реальной практики. Книга адресована исследователям и практикам в области передовых методов компьютерного зрения, а также тем, кто изучает эту технологию самостоятельно или в рамках вузовского курса.
Миновало почти десятилетие с тех пор, как произошел прорыв в разработке и применении глубоких нейронных сетей (deep neural network, DNN), и их последующий прогресс можно почти без преувеличения назвать выдающимся. Правда, этому прогрессу значительно способствовало появление специального оборудования в виде мощных графических процессоров; кроме того, возникло понимание, что сверточные нейронные сети (convolutional neural network, CNN) составляют важнейшую архитектурную основу, в которую можно встроить такие функции, как ReLU, упаковку, полностью связанные слои, распаковку и обратную свертку. По сути, все эти подходы помогли вдохнуть реальную жизнь в глубокие нейросети и резко расширить возможности их использования, поэтому первоначальный почти экспоненциальный рост их использования сохранился на весь последующий период. Мало того, что мощь нейросетевых технологий была впечатляющей, их применение значительно расширилось: от первоначального акцента на быстрое определение местоположения объекта и сегментацию изображения – и даже семантическую сегментацию – до применений, относящихся к видео, а не просто к анализу статичного изображения.
В этой книге мы стремимся не только представить передовые методики и подходы в области компьютерного зрения, но и разъяснить основополагающие принципы; мы взяли на себя роль преподавателей и, прежде чем представить читателю самые последние достижения, хотим сформировать у него понимание общей картины. Поэтому глава 1 посвящена основам компью терного зрения. Она начинается с детального анализа ранних подходов к компьютерному зрению, включая обнаружение признаков, обнаружение объектов, трехмерное зрение и появление DNN; далее мы переходим к визуальному слежению за объектами, которое рассматривается как пример прикладной области, где решающую роль могут играть DNN. Эта глава самая длинная в книге, потому что мы должны пройти путь с нуля до современных достижений; кроме того, она готовит почву для понимания ключевых идей и методов, описанных выдающимися экспертами в остальных главах. Как будет показано в главе 1, обнаружение объектов – одна из самых сложных задач компьютерного зрения.

Название: Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение
Автор: Рой Дэвис, Мэтью Терк
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2022
Страниц: 692
Формат: PDF
Размер: 42,44 МБ
Качество: отличное
Язык: русский

Скачать Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение
Скачать с katfile.com
Скачать с file-upload.com
Скачать с oxy.st
Скачать с turb.pw









 
 
Просмотров: 68
  |  11.11.2024 | Рейтинг: 0.0/0 | | Теги: Глубокое, компьютерное, обучение, передовые, 2022, методы, зрение
 
Всего комментариев: 0

Комментарии

Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
DarkOrbit US
Что ищем?
Профиль
Понедельник
11.11.2024
18:31

[ Управление профилем ]
Наш опрос
Оцените мой сайт
javascript:; javascript:;
Всего ответов: 11
Кнопка сайта
Скачать софт бесплатно | Скачать новый софт | Варезный софт | Варез портал GIGABYT

Статистика
Graffiti Decorations(R) Studio (TM) Site Promoter


TAK.RU
Все материалы размещенные на сайте //gigabyt.at.ua/ пренадлежат их владельцам и предоставляются исключительно в ознакомительных целях.
Администрация ответственности за содержание материала не несет и убытки не возмещает.
По истечении 24 часов материал должен быть удален с вашего компьютера.
Незаконная реализация карается законами РФ и Украины: "Об авторском и смежном праве".
При копировании материала, ссылка на сайт обязательна!