Mayank vatsa (59 resultados)
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Deep Learning in Biometrics
Vatsa, Mayank (Editor)/ Singh, Richa (Editor)/ Majumdar, Angshul (Editor)
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Paperback. Condición: Brand New. 328 pages. 9.19x6.13x0.79 inches. In Stock.
Domain Adaptation for Visual Understanding
Singh, Richa (EDT); Vatsa, Mayank (EDT); Patel, Vishal M. (EDT); Ratha, Nalini (EDT)
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Condición: New. In.
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Condición: New. Mayank Vatsa is an Associate Professor at IIIT New Delhi. He has authored more than 150 publications dealing with biometrics, image processing, machine learning and information fusion. He is a Senior Member of IEEE.
Domain Adaptation for Visual Understanding
Singh, Richa (EDT); Vatsa, Mayank (EDT); Patel, Vishal M. (EDT); Ratha, Nalini (EDT)
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Condición: New.
Domain Adaptation for Visual Understanding
Singh, Richa (EDT); Vatsa, Mayank (EDT); Patel, Vishal M. (EDT); Ratha, Nalini (EDT)
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Domain Adaptation for Visual Understanding
Singh, Richa (EDT); Vatsa, Mayank (EDT); Patel, Vishal M. (EDT); Ratha, Nalini (EDT)
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Condición: New. 1st ed. 2020 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Domain Adaptation for Visual Understanding
Singh, Richa (Editor)/ Vatsa, Mayank (Editor)/ Patel, Vishal M. (Editor)/ Ratha, Nalini (Editor)
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Paperback. Condición: Brand New. 154 pages. 9.25x6.10x0.37 inches. In Stock.
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Hardcover. Condición: Brand New. 156 pages. 9.25x6.10x0.59 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Domain Adaptation for Visual Understanding | Richa Singh (u. a.) | Taschenbuch | x | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030306731 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Taschenbuch. Condición: Neu. Machine Intelligence and Signal Processing | Richa Singh (u. a.) | Taschenbuch | Advances in Intelligent Systems and Computing | x | Englisch | 2015 | Springer | EAN 9788132226246 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]s…pringer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. 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 div…erse 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.
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EUR 106,99
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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 se…lection 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.
