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9789813344198 - Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification: 5 (Engineering Applications of Computational Methods, 5) de Mughees, Atif; Tao, Linmi (14 resultados)
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification (Engineering Applications of Computational Methods, 5)
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification (Engineering Applications of Computational Methods, 5)
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book focuses on deep learning-based methods for hyperspectral image (HSI) analysis. Unsupervised spectral-spatial adaptive band-noise factor-based formulation is devised for HSI noise detection and band categorization. The method to characterize the bands along with the noise estimation of HSIs will benefit subsequent remote sensing techniques significantly.This book develops on two fronts: On the one hand, it is aimed at domain professionals who want to have an updated overview of how hyperspectral acquisition techniques can combine with deep learning architectures to solve specific tasks in different application fields. On the other hand, the authors want to target the machine learning and computer vision experts by giving them a picture of how deep learning technologies are applied to hyperspectral data from a multidisciplinary perspective. The presence of these two viewpoints and the inclusion of application fields of remote sensing by deep learning are theoriginal contributions of this review, which also highlights some potentialities and critical issues related to the observed development trends.
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification (eng)
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Proposes adaptive-boundary adjustment-based noise detection and group-wise band categorization with unsupervised spectral-spatial adaptive band-noise factor-based formulationPresents unsupervised spectral-spatial adaptive boundary adjustmen.
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsIdioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore Feb 2021, 2021
ISBN 10: 9813344199 ISBN 13: 9789813344198
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book focuses on deep learning-based methods for hyperspectral image (HSI) analysis. Unsupervised spectral-spatial adaptive band-noise factor-based formulation is devised for HSI noise detection and band categorization. The method to characterize the bands along with the noise estimation of HSIs will benefit subsequent remote sensing techniques significantly.This book develops on two fronts: On the one hand, it is aimed at domain professionals who want to have an updated overview of how hyperspectral acquisition techniques can combine with deep learning architectures to solve specific tasks in different application fields. On the other hand, the authors want to target the machine learning and computer vision experts by giving them a picture of how deep learning technologies are applied to hyperspectral data from a multidisciplinary perspective. The presence of these two viewpoints and the inclusion of application fields of remote sensing by deep learning are theoriginal contributions of this review, which also highlights some potentialities and critical issues related to the observed development trends. 220 pp. Englisch.
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification (Engineering Applications of Computational Methods, 5)
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Feb 2021, 2021
ISBN 10: 9813344199 ISBN 13: 9789813344198
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book focuses on deep learning-based methods for hyperspectral image (HSI) analysis. Unsupervised spectral-spatial adaptive band-noise factor-based formulation is devised for HSI noise detection and band categorization. The method to characterize the bands along with the noise estimation of HSIs will benefit subsequent remote sensing techniques significantly.This book develops on two fronts: On the one hand, it is aimed at domain professionals who want to have an updated overview of how hyperspectral acquisition techniques can combine with deep learning architectures to solve specific tasks in different application fields. On the other hand, the authors want to target the machine learning and computer vision experts by giving them a picture of how deep learning technologies are applied to hyperspectral data from a multidisciplinary perspective. The presence of these two viewpoints and the inclusion of application fields of remote sensing by deep learning are theoriginal contributions of this review, which also highlights some potentialities and critical issues related to the observed development trends.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 220 pp. Englisch.
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Deep Learning for Hyperspectral Image Analysis and Classification (Engineering Applications of Computational Methods, 5)
Libro 5 de 20: Engineering Applications of Computational MethodsLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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