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A Guide to Convolutiveal Neural Networks for Computer Vision par Salman Khan (Eng
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Caractéristiques de l'objet
- État
- ISBN-13
- 9783031006937
- Book Title
- A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision
- ISBN
- 9783031006937
- Subject Area
- Computers
- Publication Name
- Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision
- Item Length
- 9.3 in
- Publisher
- Springer International Publishing A&G
- Subject
- Computer Graphics, Computer Vision & Pattern Recognition
- Publication Year
- 2018
- Series
- Synthesis Lectures on Computer Vision Ser.
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Item Width
- 7.5 in
- Item Weight
- 14.1 Oz
- Number of Pages
- Xix, 187 Pages
À propos de ce produit
Product Information
Computer vision has become increasingly important and effective in recent years due to its wide-ranging applications in areas as diverse as smart surveillance and monitoring, health and medicine, sports and recreation, robotics, drones, and self-driving cars. Visual recognition tasks, such as image classification, localization, and detection, are the core building blocks of many of these applications, and recent developments in Convolutional Neural Networks (CNNs) have led to outstanding performance in these state-of-the-art visual recognition tasks and systems. As a result, CNNs now form the crux of deep learning algorithms in computer vision. This self-contained guide will benefit those who seek to both understand the theory behind CNNs and to gain hands-on experience on the application of CNNs in computer vision. It provides a comprehensive introduction to CNNs starting with the essential concepts behind neural networks: training, regularization, and optimization of CNNs. The book also discusses a wide range of loss functions, network layers, and popular CNN architectures, reviews the different techniques for the evaluation of CNNs, and presents some popular CNN tools and libraries that are commonly used in computer vision. Further, this text describes and discusses case studies that are related to the application of CNN in computer vision, including image classification, object detection, semantic segmentation, scene understanding, and image generation. This book is ideal for undergraduate and graduate students, as no prior background knowledge in the field is required to follow the material, as well as new researchers, developers, engineers, and practitioners who are interested in gaining a quick understanding of CNN models.
Product Identifiers
Publisher
Springer International Publishing A&G
ISBN-10
3031006933
ISBN-13
9783031006937
eBay Product ID (ePID)
28057288525
Product Key Features
Publication Name
Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision
Format
Trade Paperback
Language
English
Subject
Computer Graphics, Computer Vision & Pattern Recognition
Publication Year
2018
Series
Synthesis Lectures on Computer Vision Ser.
Type
Textbook
Subject Area
Computers
Number of Pages
Xix, 187 Pages
Dimensions
Item Length
9.3 in
Item Width
7.5 in
Item Weight
14.1 Oz
Additional Product Features
Number of Volumes
1 Vol.
Lc Classification Number
Ta1501-1820
Original Language
English
Table of Content
Preface.- Acknowledgments.- Introduction.- Features and Classifiers.- Neural Networks Basics.- Convolutional Neural Network.- CNN Learning.- Examples of CNN Architectures.- Applications of CNNs in Computer Vision.- Deep Learning Tools and Libraries.- Conclusion.- Bibliography.- Authors' Biographies.
Copyright Date
2018
Illustrated
Yes
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David Taylor
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