DEEP LEARNING FOR 3D VISION: ALGORITHMS AND APPLICATIONS

Langue : anglais

Edité par World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG, 2024

9811286485 / 9789811286483

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3D deep learning is a rapidly evolving field that has the potential to transform various industries. This book provides a comprehensive overview of the current state-of-the-art in 3D deep learning, covering a wide range of research topics and applications. It collates the most recent research advances in 3D deep learning, including algorithms and applications, with a focus on efficient methods to tackle the key technical challenges in current 3D deep learning research and adoption, therefore making 3D deep learning more practical and feasible for real-world applications.This book is organized into five sections, each of which addresses different aspects of 3D deep learning. Section I: Sample Efficient 3D Deep Learning, focuses on developing efficient algorithms to build accurate 3D models with limited annotated samples. Section II: Representation Efficient 3D Deep Learning, deals with the challenge of developing efficient representations for dynamic 3D scenes and multiple 3D modalities. Section III: Robust 3D Deep Learning, presents methods for improving the robustness and reliability of deep learning models in real-world applications. Section IV: Resource Efficient 3D Deep Learning, explores ways to reduce the computation cost of 3D models and improve their efficiency in resource-limited environments. Section V: Emerging 3D Deep Learning Applications, showcases how 3D deep learning is transforming industries and enabling new applications for healthcare and manufacturing.This collection is a valuable resource for researchers and practitioners interested in exploring the potential of 3D deep learning.…

N° de réf. du vendeur LU-9789811286483

Titre
DEEP LEARNING FOR 3D VISION: ALGORITHMS AND APPLICATIONS
Auteur
Xiaoli Li
Éditeur
World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG
Année de publication
2024
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
9811286485
ISBN à 13 chiffres
9789811286483

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London, London, Royaume-Uni

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