nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Object detection is a basic visual identification problem in computer vision that has been explored extensively over the years. Visual object detection seeks to discover objects of specific target classes in a given image with pinpoint accuracy and apply a class label to each object instance. Object recognition strategies based on deep learning have been intensively investigated in recent years as a result of the remarkable success of deep learning-based image categorization.In this book, we go through in detail detector architectures, feature learning, proposal generation, sampling strategies, and other issues that affect detection performance.The book describes every newly proposed novel solution but skips through the fundamentals so that readers can see the field's cutting edge more rapidly. Moreover, unlike prior object detection publications, this project analyses deep learning-based object identification methods systematically and exhaustively, and also gives the most recent detection solutions and a collection of noteworthy research trends.The book focuses primarily on step-by-step discussion, an extensive literature review, detailed analysis and discussion, and rigorous experimentation results. Furthermore, a practical approach is displayed and encouraged.

N� de ref. del art�culo 9788770227025

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Advancement of Deep Learning and its Applications in Object Detection and Recognition
Editor: River Publishers
Fecha de publicaci�n: 2023
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 8770227020
ISBN 13: 9788770227025
Encuadernaci�n: Buch
Estado: Neu
Dimensiones: 240�mil�metros de ancho por 161 de alto por 22 de largo
Peso: 646 gramos

Acerca de

Sinopsis

Object detection is a basic visual identification problem in computer vision that has been explored extensively over the years. Visual object detection seeks to discover objects of specific target classes in a given image with pinpoint accuracy and apply a class label to each object instance. Object recognition strategies based on deep learning have been intensively investigated in recent years as a result of the remarkable success of deep learning-based image categorization.

In this book, we go through in detail detector architectures, feature learning, proposal generation, sampling strategies, and other issues that affect detection performance.

The book describes every newly proposed novel solution but skips through the fundamentals so that readers can see the field's cutting edge more rapidly. Moreover, unlike prior object detection publications, this project analyses deep learning-based object identification methods systematically and exhaustively, and also gives the most recent detection solutions and a collection of noteworthy research trends.

The book focuses primarily on step-by-step discussion, an extensive literature review, detailed analysis and discussion, and rigorous experimentation results. Furthermore, a practical approach is displayed and encouraged.

Acerca del autor

Dr. Roohie N Mir is a professor in the Department of Computer Science & Engineering at NIT Srinagar, INDIA. She received her B.Eng. (Hons) in Electrical Engineering from University of Kashmir (India) in 1985, her M.Eng. in Computer Science & Engineering from IISc Bangalore (India) in 1990 and Ph.D. from University of Kashmir (India) in 2005. She is a fellow of IEI and IETE India, a senior member of IEEE and a member of IACSIT and IAENG. She is the author of many scientific publications in international journals and conferences. Her current research interests include reconfigurable computing and architecture, mobile and pervasive computing, security and routing in wireless ad hoc, and sensor networks.

Dr. Vipul Sharma is working as an Assistant Professor (Grade-II) in the department of Computer Science Engineering & Information Technology, Jaypee University of Information Technology, Solan, India. He received his Ph.D. in Computer Vision with Deep Learning from National Institute of Technology Srinagar, INDIA in the year 2021. He received his B.Tech (Hons) degree in Computer Science & Engineering from Lovely Professional University, Punjab in 2011. His research interests include pattern recognition, deep learning, steganography, digital image processing, pattern recognition, and machine learning.

Dr. Ranjeet Kumar Rout is currently serving as Assistant Professor in the Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology Srinagar, Hazratbal, India. He received his Ph.D. degree from the Department of Information Technology of Indian Institute of Engineering Science and Technology Shibpur, West Bengal, India in 2018. Prior to working at NIT Srinagar, Dr. Ranjeet had some useful research and teaching experience at the National Institute of Technology Jalandhar, Punjab. Dr. Ranjeet has also worked as research personnel at Indian Statistical Institute, Kolkata. His research interests include machine learning, deep learning, visual cryptography, and computational biology. He holds three patents and has published several papers in peer-reviewed international and scientific journals in the field of non-linear Boolean functions and computational biology and affective computing.

Dr. Saiyed Umer received his B.Sc. (Hons) degree in Mathematics from Vidyasagar University, India in 2005. He earned a Master of Computer Application from the West Bengal University of Technology, India in 2008, an M.Tech. from the University of Kalyani, India in 2012, and a Ph.D. from the Department of Information Technology at Jadavpur University, Kolkata, India. He was part of the research personnel at Indian Statistical Institute (ISI), Kolkata, India, from November 2012 to April 2017. Currently, he has joined as an Assistant Professor in the Department of Computer Science and Engineering, Aliah University (Govt. of West Bengal, India), Kolkata, India. His research interests include computer vision, machine learning, deep learning, and business data analytics.

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Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

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