Visual Object Tracking using Deep Learning
Langue : anglais
Edité par Taylor and Francis Ltd, GB, 2025
- Livre broché
- Neuf
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This book covers the description of both conventional methods and advanced methods. In conventional methods, visual tracking techniques such as stochastic, deterministic, generative, and discriminative are discussed. The conventional techniques are further explored for multi-stage and collaborative frameworks. In advanced methods, various categories of deep learning-based trackers and correlation filter-based trackers are analyzed. The book also:Discusses potential performance metrics used for comparing the efficiency and effectiveness of various visual tracking methodsElaborates on the salient features of deep learning trackers along with traditional trackers, wherein the handcrafted features are fused to reduce computational complexityIllustrates various categories of correlation filter-based trackers suitable for superior and efficient performance under tedious tracking scenariosExplores the future research directions for visual tracking by analyzing the real-time applicationsThe book comprehensively discusses various deep learning-based tracking architectures along with conventional tracking methods. It covers in-depth analysis of various feature extraction techniques, evaluation metrics and benchmark available for performance evaluation of tracking frameworks. The text is primarily written for senior undergraduates, graduate students, and academic researchers in the fields of electrical engineering, electronics and communication engineering, computer engineering, and information technology.…
N° de réf. du vendeur LU-9781032598079
- Titre
- Visual Object Tracking using Deep Learning
- Auteur
- Ashish Kumar
- Éditeur
- Taylor and Francis Ltd, GB
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- New
- Reliure
- Paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1032598077
- ISBN à 13 chiffres
- 9781032598079
- Poids de l'article
- 340 grammes
This book covers the description of both conventional methods and advanced methods. In conventional methods, visual tracking techniques such as stochastic, deterministic, generative, and discriminative are discussed. The conventional techniques are further explored for multi-stage and collaborative frameworks. In advanced methods, various categories of deep learning-based trackers and correlation filter-based trackers are analyzed.
The book also:
- Discusses potential performance metrics used for comparing the efficiency and effectiveness of various visual tracking methods
- Elaborates on the salient features of deep learning trackers along with traditional trackers, wherein the handcrafted features are fused to reduce computational complexity
- Illustrates various categories of correlation filter-based trackers suitable for superior and efficient performance under tedious tracking scenarios
- Explores the future research directions for visual tracking by analyzing the real-time applications
The book comprehensively discusses various deep learning-based tracking architectures along with conventional tracking methods. It covers in-depth analysis of various feature extraction techniques, evaluation metrics and benchmark available for performance evaluation of tracking frameworks. The text is primarily written for senior undergraduates, graduate students, and academic researchers in the fields of electrical engineering, electronics and communication engineering, computer engineering, and information technology.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Dr. Ashish Kumar, Ph.D., is working as an assistant professor with Bennett University, Greater Noida, U.P., India. He has completed his Ph.D. in Computer Science and Engineering from Delhi Technological University (formerly DCE), New Delhi, India in 2020. He has received best researcher award from the Delhi Technological University for his contribution in the computer vision domain. He has completed M.Tech with distinction in computer Science and Engineering from GGS Inderpratha University, New Delhi. He has published many research papers in various reputed national and international journals and conferences. His current research interests include object tracking, image processing, artificial intelligence, and medical imaging analysis.
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
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