Уважаемые публицисты, прошу Вас воздержаться от размещения авторских обучающих курсов, видео уроков и прочего шлака
в виде пяти шагов к обогащению, т.к. 99,9% из этого откровенный мусор. Авторы подобных "обучалок" меня уже задрали
своим скулежом об их псевдоинтеллектуальной собственности. Благодарю за внимание и понимание.
Меню сайта
Категории раздела
Безопасность [47]
Графика [679]
Драйвера [55]
История [60]
Книги и справочники [812]
Литература [428]
Мобилка [86]
Музыка [4783]
Обои и 3D-хранители экрана [221]
Обслуживание системы [414]
Обучающее видео [1261]
Портабл [253]
Программирование [88]
Разное [730]
Сеть и интернет [103]
Фильмы [143]
Художественные книги [263]
Календарь
 
Главная » 2023 » Январь » 8 » Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение
16:58
Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение

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
   
   
Категория: Программирование | Просмотров: 23 | Добавил: pmojka | Теги: Глубокое, зрение, Передовые, обучение, 2022, методы, компьютерное | Рейтинг: 0.0/0

Всего комментариев: 0

Вход на сайт
Логин:
Пароль:
Архив записей за один год
Реклама



Статистика
Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0