Domain Adaptation in Computer Vision with Deep Learning
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer International Publishing Aug 2020, 2020
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides a survey of deep learning approaches to domain adaptation in computer vision. It gives the reader an overview of the state-of-the-art research in deep learning based domain adaptation. This book also discusses the various approaches to deep learning based domain adaptation in recent years. It outlines the importance of domain adaptation for the advancement of computer vision, consolidates the research in the area and provides the reader with promising directions for future research in domain adaptation.Divided into four parts, the first part of this book begins with an introduction to domain adaptation, which outlines the problem statement, the role of domain adaptation and the motivation for research in this area. It includes a chapter outlining pre-deep learning era domain adaptation techniques. The second part of this book highlights feature alignment based approaches to domain adaptation. The third part of this book outlines image alignment procedures for domain adaptation. The final section of this book presents novel directions for research in domain adaptation.This book targets researchers working in artificial intelligence, machine learning, deep learning and computer vision. Industry professionals and entrepreneurs seeking to adopt deep learning into their applications will also be interested in this book.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 268 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783030455286
- Título
- Domain Adaptation in Computer Vision with Deep Learning
- Autor
- Hemanth Venkateswara
- Editorial
- Springer, Springer International Publishing Aug 2020
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030455289
- ISBN 13
- 9783030455286
- Peso del artículo
- 571 gramos
- Dimensiones
- 241x160x21 mm
This book provides a survey of deep learning approaches to domain adaptation in computer vision. It gives the reader an overview of the state-of-the-art research in deep learning based domain adaptation. This book also discusses the various approaches to deep learning based domain adaptation in recent years. It outlines the importance of domain adaptation for the advancement of computer vision, consolidates the research in the area and provides the reader with promising directions for future research in domain adaptation.
Divided into four parts, the first part of this book begins with an introduction to domain adaptation, which outlines the problem statement, the role of domain adaptation and the motivation for research in this area. It includes a chapter outlining pre-deep learning era domain adaptation techniques. The second part of this book highlights feature alignment based approaches to domain adaptation. The third part of this book outlines image alignment procedures for domain adaptation. The final section of this book presents novel directions for research in domain adaptation.
This book targets researchers working in artificial intelligence, machine learning, deep learning and computer vision. Industry professionals and entrepreneurs seeking to adopt deep learning into their applications will also be interested in this book.
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Acerca del autor
Sethuraman “Panch” Panchanathan leads the knowledge enterprise at Arizona State University, which advances research, innovation, strategic partnerships, entrepreneurship,global and economic development at ASU. He is the Director of the Center for Cognitive Ubiquitous Computing at ASU. Panchanathan’s research interests are in the areas of human-centered multimedia computing, haptic user interfaces, person-centered tools and ubiquitous computing technologies for enhancing the quality of life for individuals with disabilities, machine learning for multimedia applications, medical image processing, and media processor designs. Panchanathan has published more than 500 papers in refereed journals and conferences and has mentored nearly 150 graduate students, post-docs, research engineers and research scientists who occupy leading positions in academia and industry. He was the editor-in-chief of the IEEE Multimedia Magazine and is also an editor/associate editor of several international journals and transactions. Panchanathan was appointed by President Barack Obama to the U.S. National Science Board for a six-year term and was appointed by the U.S. Secretaryof Commerce to the National Advisory Council on Innovation and Entrepreneurship. In Dec 2019, Panchanathan was nominated as the Director for the National Science Foundation by President Donald Trump. Panchanathan is a fellow and Vice President for Strategic Initiatives and Membership of the National Academy of Inventors. In 2018, Panchanathan was appointed Arizona Governor Doug Ducey’s Senior Advisor for Science & Technology. Panchanathan is a Fellow of the NAI, American Association for the Advancement of Science (AAAS), the Canadian Academy of Engineering (CAE), the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) and the Society of Optical Engineering (SPIE).
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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