Deep-Learning-Methoden f�r Bildverarbeitungsworkflows - Tapa blanda

J., Rajeswari ; S., Piriyadharshini ; S., Senthil Kumar

9786209464393: Deep-Learning-Methoden f�r Bildverarbeitungsworkflows

Tapa blanda

ISBN 10: 6209464394 ISBN 13: 9786209464393

Editorial: Verlag Unser Wissen, 2026

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

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Editorial: Verlag Unser Wissen
A�o de publicaci�n: 2026
Idioma: Alem�n
ISBN 10: 6209464394
ISBN 13: 9786209464393
Encuadernaci�n: Tapa blanda
N�mero de p�ginas: 208
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Deep-Learning-Methoden f?r Bildverarbeitungsworkflows

J., Rajeswari; S., Piriyadharshini; S., Senthil Kumar

Publicado por Verlag Unser Wissen, 2026

ISBN 10: 6209464394 ISBN 13: 9786209464393

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Deep-Learning-Methoden f�r Bildverarbeitungsworkflows (German Edition)

J., Rajeswari; S., Piriyadharshini; S., Senthil Kumar

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Taschenbuch. Condici�n: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Deep Learning hat die Bildverarbeitung grundlegend von handgefertigten algorithmischen Pipelines in durchg�ngig erlernte Systeme umgewandelt, die in der Lage sind, die Leistung von Menschen bei Klassifizierungs-, Erkennungs-, Segmentierungs-, Generierungs- und Restaurierungsaufgaben zu �bertreffen. Faltungsneuronale Netze ersetzen die jahrzehntealte Filterung, Schwellenwertbildung und Merkmalstechnik durch hierarchische Merkmalsextraktoren, die direkt von Rohpixeln durch Millionen von parametrisierten Filtern lernen, die �ber Gradientenabstieg trainiert werden.Dieser Paradigmenwechsel beseitigt br�chige Kaskadenarchitekturen, bei denen sich Fehler bei der Kantenerkennung �ber die Hough-Abstimmung bis hin zum Zusammenbruch der Verfolgung ausbreiten, und ersetzt sequenzielle Fehlermodi durch ein robustes ganzheitliches Verst�ndnis, das sich aus dem statistischen Training ergibt. Moderne Vision-Transformatoren erweitern die Faltungsgrundlagen durch globale Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die r�umliche Abh�ngigkeiten �ber gro�e Entfernungen modellieren, die in rein lokalen rezeptiven Feldern nicht vorhanden sind.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 208 pp. Deutsch. N� de ref. del art�culo: 9786209464393

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