Spende 15. September, 2024 – 1. Oktober, 2024 Über Spenden

Компьютерное зрение. Современные методы и перспективы...

Main
Компьютерное зрение. Современные методы...

Компьютерное зрение. Современные методы и перспективы развития

Р. Дэвис, М. Терк

0 / 0

Wie gefällt Ihnen dieses Buch?

Wie ist die Qualität der Datei?

Herunterladen Sie das Buch, um Ihre Qualität zu bewerten

Wie ist die Qualität der heruntergeladenen Dateien?

Jahr:

2022

Verlag:

ДМК Пресс

Sprache:

russian

ISBN 10:

5937001486

ISBN 13:

9785937001481

Datei:

PDF, 47.84 MB

IPFS:

,

russian, 2022

Online lesen

Die Konvertierung in ist im Gange

Die Konvertierung in ist fehlgeschlagen

Es kann für Sie interessant sein

Тропченко А.Ю., Тропченко А.А. — Методы вторичной обработки и распознавания изображений.

Барташевич, Святослав Александрович — Моделирование систем обработки информации

Дёмин А.Ю., Стоянов А.К., Немировский В.Б., Дорофеев В.А. — Методы искусственного интеллекта в обработке данных и изображений: монография

Тропченко А.А., Тропченко А.Ю. — Методы вторичной обработки и распознавания изображений: Учебное пособие

Богданова Е. А., Горожанина Е. И. — Визуализация данных 3D

Селянкин В.В. — Компьютерное зрение. Анализ и обработка изображений : учебное пособие для вузов

— Лекции по нейроинформатике 2008. Часть 2

Тропченко А.А., Тропченко А.Ю. — Методы вторичной обработки и распознавания изображений

Татур М.М., Одинец Д.Н. — Классификаторы в системах распознавания: прикладные аспекты синтеза и анализа

Брилюк Д.В., Старовойтов В.В. — Распознавание человека по изображению лица нейросетевыми методами

— Математические методы распознавания образов (ММРО-9): Сборник докладов 9-й Всероссийской конференции

— Математические методы распознавания образов (ММРО-10): Сборник докладов 10-й Всероссийской конференции

— Математические методы распознавания образов (ММРО-11): Сборник докладов 11-й Всероссийской конференции

— Математические методы распознавания образов (ММРО-12): Сборник докладов 12-й Всероссийской конференции

— Математические методы распознавания образов (ММРО-13): Сборник докладов 13-й Всероссийской конференции

Шапиро Л., Стокман Дж. — Компьютерное зрение

Дэвид Фостер — Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Кэти Уорр — Надежность нейронных сетей: укрепляем устойчивость ИИ к обману

Шолле Ф. (Chollet F.) — Глубокое обучение на Python

Яншин В.В. — Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы

Поспелов Д.А. (ред.) — Искусственный интеллект: Справочник. Книга 2: Модели и методы

Васендина И. С. — Когнитивный подход к обработке информации об объектах северных экосистем: монография

Франсуа Шолле — Глубокое обучение на Python

Франсуа Шолле при участии Дж. Дж. Аллера ; перевел с английского А. Киселев — Глубокое обучение на R:

Дэвид Фостер ; перевод с английского А. Киселева — Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

Уорр Кэти — Надежность нейронных сетей: укрепляем устойчивость ИИ к обману

Ян Пойнтер — Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения

Анирад Коул, Сиддха Ганджу, Мехер Казам — Искусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow

Франсуа Шолле — Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание

Селянкин В. В. — Компьютерное зрение. Анализ и обработка изображений: Учебное пособие для вузов

— III Всероссийская научно-техническая конференция ''Нейроинформатика-2001''. Лекции по нейроинформатике

Селянкин В.В. — Компьютерное зрение. Анализ и обработка изображений.

Дэвид А. Форсайт, Джейн Понс — Компьютерное зрение: Современный подход

Б. А. Алпатов, П. В. Бабаян, О. Е. Балашов, А. И. Степашкин — Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление

Визильтер Ю.В., и др. — Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения

Am meisten angefragte Begriffe

обучения

изображения

признаков

объектов

изображений

использованием

обнаружения

сегментации

глубокого

использовать

действий

классификации

обучение

изображение

качестве

распознавания

количество

отслеживания

признаки

результаты

представления

адаптации

параметров

отслеживание

различных