Fine-Grained Image Analysis: Modern Approaches (eBook)

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2023 | 2023
XII, 206 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-31374-5 (ISBN)

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Fine-Grained Image Analysis: Modern Approaches - Xiu-Shen Wei
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This book provides a comprehensive overview of the fine-grained image analysis research and modern approaches based on deep learning, spanning the full range of topics needed for designing operational fine-grained image systems. The author begins by providing detailed background information on FGIA, focusing on recognition and retrieval. The author also provides the fundamentals of convolutional neural networks to further make it easier for readers to understand the technical content in the book. The book introduces the main technical paradigms, technological developments, and representative approaches of fine-grained image recognition and fine-grained image retrieval. The author covers multiple popular research topics and includes cross-domain knowledge. The book also highlights advanced applications and topics for future research.  

Xiu-Shen Wei, Ph.D., is a Professor at Southeast University's School of Computer Science and Engineering. He received his Ph.D. degree from Nanjing University. Dr. Wei previously served as the Founding Director at Megvii Research Nanjing, Megvii Technology. He was also a visiting Scholar at The University of Adelaide. Dr. Wei's research interests include deep convolutional neural networks, fine-grained visual analysis, long-tailed distribution learning, general object detection, and weakly supervised learning.
Erscheint lt. Verlag 3.7.2023
Reihe/Serie Synthesis Lectures on Computer Vision
Synthesis Lectures on Computer Vision
Zusatzinfo XII, 206 p. 90 illus., 86 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Technik Elektrotechnik / Energietechnik
Schlagworte computer vision • Deep learning • Fine-Grained Image Analysis • Fine-grained Image Retrieval • Fine-grained Image Systems • pattern recognition
ISBN-10 3-031-31374-7 / 3031313747
ISBN-13 978-3-031-31374-5 / 9783031313745
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