Învățarea profundă în recunoașterea, detectarea și segmentarea obiectelor

Titlul original:

Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation

Conținutul cărții:

Ca o descoperire majoră în inteligența artificială, învățarea profundă a obținut un succes impresionant în rezolvarea marilor provocări în multe domenii, inclusiv recunoașterea vorbirii, procesarea limbajului natural, viziunea computerizată, procesarea imaginilor și a videoclipurilor și multimedia.

Această monografie oferă o prezentare istorică a învățării profunde și se concentrează asupra aplicațiilor sale în recunoașterea, detectarea și segmentarea obiectelor, care sunt provocări-cheie ale viziunii computerizate și au numeroase aplicații la imagini și videoclipuri. În mod specific, subiectele acoperite în cadrul recunoașterii obiectelor includ clasificarea imaginilor pe ImageNet, recunoașterea fețelor și clasificarea video.

În ceea ce privește detectarea, monografia acoperă detectarea generală a obiectelor pe ImageNet, detectarea pietonilor, detectarea reperelor feței (alinierea feței) și detectarea reperelor umane (estimarea poziției). În cele din urmă, în ceea ce privește segmentarea, aceasta acoperă cele mai recente progrese privind etichetarea scenei, segmentarea semantică, analiza facială, analiza umană și detectarea salienței. Exemple concrete ale acestor aplicații explică punctele-cheie care fac ca învățarea profundă să depășească performanțele sistemelor convenționale de viziune computerizată.

Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation oferă o prezentare introductivă cuprinzătoare a unui subiect care are un impact major asupra multor domenii de cercetare în procesarea semnalelor, viziune computerizată și învățare automată. Aceasta este o lectură obligatorie pentru studenții și cercetătorii noi în aceste domenii.