DEEP LEARNING METHODS FOR IMAGE PROCESSING WORKFLOWS

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2026, 2026

6209438954 / 9786209438950

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Deep learning has fundamentally transformed image processing from hand-crafted algorithmic pipelines into end-to-end learned systems capable of human-surpassing performance across classification, detection, segmentation, generation, and restoration tasks. Convolutional neural networks replace decades-old filtering, thresholding, and feature engineering with hierarchical feature extractors learning directly from raw pixels through millions of parameterized filters trained via gradient descent. This paradigm shift eliminates brittle cascade architectures where edge detection failure propagates through Hough voting to tracking collapse, replacing sequential failure modes with robust holistic understanding emerging from statistical training. Modern vision transformers extend convolutional foundations through global self-attention mechanisms modeling long-range spatial dependencies absent from purely local receptive fields.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 156 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9786209438950

Título
DEEP LEARNING METHODS FOR IMAGE PROCESSING WORKFLOWS
Autor
Rajeswari J
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2026
Año de publicación
2026
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6209438954
ISBN 13
9786209438950
Peso del artículo
250 gramos
Dimensiones
220x150x10 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Alemania

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