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portada Deep-Learning-Methoden für Bildverarbeitungsworkflows (en Alemán)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Alemán
N° páginas
208
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
9.02x5.98x0.47 in
ISBN13
9786209464393

Deep-Learning-Methoden für Bildverarbeitungsworkflows (en Alemán)

J, Rajeswari; S, Piriyadharshini; S, Senthil Kumar (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

Deep-Learning-Methoden für Bildverarbeitungsworkflows (en Alemán) - J, Rajeswari; S, Piriyadharshini; S, Senthil Kumar

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Reseña del libro "Deep-Learning-Methoden für Bildverarbeitungsworkflows (en Alemán)"

Deep Learning hat die Bildverarbeitung grundlegend von handgefertigten algorithmischen Pipelines in durchgängig erlernte Systeme umgewandelt, die in der Lage sind, die Leistung von Menschen bei Klassifizierungs-, Erkennungs-, Segmentierungs-, Generierungs- und Restaurierungsaufgaben zu übertreffen. Faltungsneuronale Netze ersetzen die jahrzehntealte Filterung, Schwellenwertbildung und Merkmalstechnik durch hierarchische Merkmalsextraktoren, die direkt von Rohpixeln durch Millionen von parametrisierten Filtern lernen, die über Gradientenabstieg trainiert werden.Dieser Paradigmenwechsel beseitigt brüchige Kaskadenarchitekturen, bei denen sich Fehler bei der Kantenerkennung über die Hough-Abstimmung bis hin zum Zusammenbruch der Verfolgung ausbreiten, und ersetzt sequenzielle Fehlermodi durch ein robustes ganzheitliches Verständnis, das sich aus dem statistischen Training ergibt. Moderne Vision-Transformatoren erweitern die Faltungsgrundlagen durch globale Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die räumliche Abhängigkeiten über gro e Entfernungen modellieren, die in rein lokalen rezeptiven Feldern nicht vorhanden sind.

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