Cookie-Einstellungen
Diese Website benutzt Cookies, die für den technischen Betrieb der Website erforderlich sind und stets gesetzt werden. Andere Cookies, die den Komfort bei Benutzung dieser Website erhöhen, der Direktwerbung dienen oder die Interaktion mit anderen Websites und sozialen Netzwerken vereinfachen sollen, werden nur mit Ihrer Zustimmung gesetzt.
Konfiguration
Technisch erforderlich
Diese Cookies sind für die Grundfunktionen des Shops notwendig.
"Alle Cookies ablehnen" Cookie
"Alle Cookies annehmen" Cookie
Ausgewählter Shop
CSRF-Token
Cookie-Einstellungen
Individuelle Preise
Kundenspezifisches Caching
PayPal-Zahlungen
Session
Währungswechsel
Komfortfunktionen
Diese Cookies werden genutzt um das Einkaufserlebnis noch ansprechender zu gestalten, beispielsweise für die Wiedererkennung des Besuchers.
Merkzettel
Statistik & Tracking
Endgeräteerkennung
Google Analytics
Partnerprogramm
Inpainting and Denoising Challenges
53,49 €
inkl. MwSt. zzgl. Versandkosten
Versandkostenfreie Lieferung!
Sofort versandfertig, Lieferfrist: ca. 1-3 Tage
- Artikel-Nr.: 9783030256166
- EAN: 9783030256166
The problem of dealing with missing or incomplete data in machine learning and computer vision... mehr
Produktinformationen "Inpainting and Denoising Challenges"
The problem of dealing with missing or incomplete data in machine learning and computer vision arises in many applications. Recent strategies make use of generative models to impute missing or corrupted data. Advances in computer vision using deep generative models have found applications in image/video processing, such as denoising, restoration, super-resolution, or inpainting. Inpainting and Denoising Challenges comprises recent efforts dealing with image and video inpainting tasks. This includes winning solutions to the ChaLearn Looking at People inpainting and denoising challenges: human pose recovery, video de-captioning and fingerprint restoration. This volume starts with a wide review on image denoising, retracing and comparing various methods from the pioneer signal processing methods, to machine learning approaches with sparse and low-rank models, and recent deep learning architectures with autoencoders and variants. The following chapters present results from the Challenge, including three competition tasks at WCCI and ECML 2018. The top best approaches submitted by participants are described, showing interesting contributions and innovating methods. The last two chapters propose novel contributions and highlight new applications that benefit from image/video inpainting.
Einband/Bindung: | Taschenbuch |
Seitenzahl: | 152 |
Sprache: | Englisch |
Erscheinungsjahr: | 2020 |
Autor: | Sergio Escalera |
Weiterführende Links zu "Inpainting and Denoising Challenges"
Zuletzt angesehen