Advances in Deep-Learning-Based Sensing, Imaging, and Video Processing
Langue : anglais
Edité par MDPI AG, 2024
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- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - deep learning; neural network; image enhancement; visual quality assessment; image classification; visual understandingThis Topical Collection focuses on fundamental and applied research on deep learning based visual sensing, imaging and video processing. Deep learning techniques have shown their capabilities to discover knowledge from massive unstructured data, providing data-driven solutions for representation and decision making. They have demonstrated significant technical advancement potential for many research fields and applications, such as sensors and imaging, audio-visual signal processing, and pattern recognition. Today, with the rapid advancements of advanced deep learning models, such as convolutional neural network (CNN), deep neural network (DNN), recurrent neural network (RNN), generative adversarial network (GAN), and transformer network, learning techniques, such as transfer learning, reinforcement learning, federal learning, multi-task learning, and meta-learning, and the increasing demands around effective visual signal processing, new opportunities are emerging in deep-learning-based sensing, imaging, and video processing.…
N° de réf. du vendeur 9783725817818
- Titre
- Advances in Deep-Learning-Based Sensing, Imaging, and Video Processing
- Éditeur
- MDPI AG
- Année de publication
- 2024
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3725817812
- ISBN à 13 chiffres
- 9783725817818
- Poids de l'article
- 830 grammes
- Dimensions
- 250x175x21 mm
deep learning; neural network; image enhancement; visual quality assessment; image classification; visual understandingThis Topical Collection focuses on fundamental and applied research on deep learning based visual sensing, imaging and video processing. Deep learning techniques have shown their capabilities to discover knowledge from massive unstructured data, providing data-driven solutions for representation and decision making. They have demonstrated significant technical advancement potential for many research fields and applications, such as sensors and imaging, audio-visual signal processing, and pattern recognition. Today, with the rapid advancements of advanced deep learning models, such as convolutional neural network (CNN), deep neural network (DNN), recurrent neural network (RNN), generative adversarial network (GAN), and transformer network, learning techniques, such as transfer learning, reinforcement learning, federal learning, multi-task learning, and meta-learning, and the increasing demands around effective visual signal processing, new opportunities are emerging in deep-learning-based sensing, imaging, and video processing.
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