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Domain Adaptation for Visual Understanding - Tapa dura

 
9783030306700: Domain Adaptation for Visual Understanding

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ISBN 10:  3030306739 ISBN 13:  9783030306731
Editorial: Springer, 2021
Tapa blanda

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Publicado por Springer, 2020
ISBN 10: 3030306704 ISBN 13: 9783030306700
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This unique volume reviews the latest advances in domain adaptation in the training of machine learning algorithms for visual understanding, offering valuable insights from an international selection of experts in the field. The text presents a diverse selection of novel techniques, covering applications of object recognition, face recognition, and action and event recognition.Topics and features: reviews the domain adaptation-based machine learning algorithms available for visual understanding, and provides a deep metric learning approach; introduces a novel unsupervised method for image-to-image translation, and a video segment retrieval model that utilizes ensemble learning; proposes a unique way to determine which dataset is most useful in the base training, in order to improve the transferability of deep neural networks; describes a quantitative method for estimating the discrepancy between the source and target data to enhance image classification performance; presents a technique for multi-modal fusion that enhances facial action recognition, and a framework for intuition learning in domain adaptation; examines an original interpolation-based approach to address the issue of tracking model degradation in correlation filter-based methods.This authoritative work will serve as an invaluable reference for researchers and practitioners interested in machine learning-based visual recognition and understanding. 156 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783030306700

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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This unique volume reviews the latest advances in domain adaptation in the training of machine learning algorithms for visual understanding, offering valuable insights from an international selection of experts in the field. The text presents a diverse selection of novel techniques, covering applications of object recognition, face recognition, and action and event recognition.Topics and features: reviews the domain adaptation-based machine learning algorithms available for visual understanding, and provides a deep metric learning approach; introduces a novel unsupervised method for image-to-image translation, and a video segment retrieval model that utilizes ensemble learning; proposes a unique way to determine which dataset is most useful in the base training, in order to improve the transferability of deep neural networks; describes a quantitative method for estimating the discrepancy between the source and target data to enhance image classification performance; presentsa technique for multi-modal fusion that enhances facial action recognition, and a framework for intuition learning in domain adaptation; examines an original interpolation-based approach to address the issue of tracking model degradation in correlation filter-based methods.This authoritative work will serve as an invaluable reference for researchers and practitioners interested in machine learning-based visual recognition and understanding. Nº de ref. del artículo: 9783030306700

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Singh, Richa|Vatsa, Mayank|Patel, Vishal M.|Ratha, Nalini
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents the latest research on domain adaptation for visual understandingProvides perspectives from an international selection of authorities in the fieldReviews a variety of applications and techniquesDr. Richa Singh&nbs. Nº de ref. del artículo: 448678486

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Singh, Richa (Edited by)/ Vatsa, Mayank (Edited by)/ Patel, Vishal M. (Edited by)/ Ratha, Nalini (Edited by)
Publicado por Springer, 2020
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido

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Hardcover. Condición: Brand New. 156 pages. 9.25x6.10x0.59 inches. In Stock. Nº de ref. del artículo: x-3030306704

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