9783030256135 - inpainting and denoising challenges (the springer series on challenges in machine learning) (17 resultados)
Inpainting and Denoising Challenges
Escalera, Sergio (EDT); Ayache, Stephane (EDT); Wan, Jun (EDT); Madadi, Meysam (EDT); Güçlü, Umut (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2019
Serie: The Springer Series on Challenges in Machine Learning, Libro 6 de 8. Libro 6 de 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning
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Editorial: Springer 2019
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Inpainting and Denoising Challenges
Escalera, Sergio (EDT); Ayache, Stephane (EDT); Wan, Jun (EDT); Madadi, Meysam (EDT); Güçlü, Umut (EDT)
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Editorial: Springer 2019
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Editorial: Springer 2019
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Inpainting and Denoising Challenges
Escalera, Sergio (EDT); Ayache, Stephane (EDT); Wan, Jun (EDT); Madadi, Meysam (EDT); Güçlü, Umut (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2019
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Inpainting and Denoising Challenges
Escalera, Sergio (EDT); Ayache, Stephane (EDT); Wan, Jun (EDT); Madadi, Meysam (EDT); Güçlü, Umut (EDT)
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Editorial: Springer 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc 2019
Serie: The Springer Series on Challenges in Machine Learning, Libro 6 de 8. Libro 6 de 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning
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Hardcover. Condición: Brand New. 152 pages. 9.25x6.10x0.63 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2019
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Editorial: Springer International Publishing 2019
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The problem of dealing with missing or incomplete data in machine learning and computer vision arises in many applications. Recent strategies make use of generative models to impute missing or corrupted data. Advances in computer vision using deep generat…ive models have found applications in image/video processing, such as denoising, restoration, super-resolution, or inpainting.Inpainting and Denoising Challenges comprises recent efforts dealing with image and video inpainting tasks. This includes winning solutions to the ChaLearn Looking at People inpainting and denoising challenges: human pose recovery, video de-captioning and fingerprint restoration.This volume starts with a wide review on image denoising, retracing and comparing various methods from the pioneer signal processing methods, to machine learning approaches with sparse and low-rank models, and recent deep learning architectures with autoencoders and variants. The following chapterspresent results from the Challenge, including three competition tasks at WCCI and ECML 2018. The top best approaches submitted by participants are described, showing interesting contributions and innovating methods. The last two chapters propose novel contributions and highlight new applications that benefit from image/video inpainting.
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Editorial: Springer 2019
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Editorial: Springer International Publishing Okt 2019 2019
Serie: The Springer Series on Challenges in Machine Learning, Libro 6 de 8. Libro 6 de 8 - The Springer Series on Challenges in Machine Learning
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, , AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The problem of dealing with missing or incomplete data in machine learning and computer vision arises in many applications. Recent strategies make use of generative models to impute missing or corrupted data. Advances in computer vision us…ing deep generative models have found applications in image/video processing, such as denoising, restoration, super-resolution, or inpainting.Inpainting and Denoising Challenges comprises recent efforts dealing with image and video inpainting tasks. This includes winning solutions to the ChaLearn Looking at People inpainting and denoising challenges: human pose recovery, video de-captioning and fingerprint restoration.This volume starts with a wide review on image denoising, retracing and comparing various methods from the pioneer signal processing methods, to machine learning approaches with sparse and low-rank models, and recent deep learning architectures with autoencoders and variants. The following chapters present results from the Challenge, including three competition tasks at WCCI and ECML 2018. The top best approaches submitted by participants are described, showing interesting contributions and innovating methods. The last two chapters propose novel contributions and highlight new applications that benefit from image/video inpainting. 152 pp. Englisch.
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Editorial: Springer 2019
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Inpainting and Denoising Challenges
Escalera, Sergio|Ayache, Stephane|Wan, Jun|Madadi, Meysam|Güçlü, Umut|Baró, Xavier
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Editorial: Springer International Publishing 2019
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Explores the latest trends in denoising and inpainting and goes beyond traditional methods in computer visionPresents solutions to fast (real time) and accurate automatic removal of occlusions (text, objects o…r stain) in .
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Okt 2019 2019
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The problem of dealing with missing or incomplete data in machine learning and computer vision arises in many applications. Recent strategies make use of generative models to impute missing or corrupted data. Advances in computer vision using…deep generative models have found applications in image/video processing, such as denoising, restoration, super-resolution, or inpainting.Inpainting and Denoising Challenges comprises recent efforts dealing with image and video inpainting tasks. This includes winning solutions to the ChaLearn Looking at People inpainting and denoising challenges: human pose recovery, video de-captioning and fingerprint restoration.This volume starts with a wide review on image denoising, retracing and comparing various methods from the pioneer signal processing methods, to machine learning approaches with sparse and low-rank models, and recent deep learning architectures with autoencoders and variants. The following chapterspresent results from the Challenge, including three competition tasks at WCCI and ECML 2018. The top best approaches submitted by participants are described, showing interesting contributions and innovating methods. The last two chapters propose novel contributions and highlight new applications that benefit from image/video inpainting.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 152 pp. Englisch.
