Głębokie uczenie się w rozpoznawaniu, wykrywaniu i segmentacji obiektów

Oryginalny tytuł:

Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation

Zawartość książki:

Głębokie uczenie (deep learning), będące przełomem w sztucznej inteligencji, osiągnęło imponujące sukcesy w rozwiązywaniu wielkich wyzwań w wielu dziedzinach, w tym w rozpoznawaniu mowy, przetwarzaniu języka naturalnego, wizji komputerowej, przetwarzaniu obrazów i wideo oraz multimediach.

Niniejsza monografia zawiera historyczny przegląd głębokiego uczenia i koncentruje się na jego zastosowaniach w rozpoznawaniu obiektów, wykrywaniu i segmentacji, które są kluczowymi wyzwaniami wizji komputerowej i mają liczne zastosowania w obrazach i filmach. W szczególności tematy poruszane w ramach rozpoznawania obiektów obejmują klasyfikację obrazów w sieci ImageNet, rozpoznawanie twarzy i klasyfikację wideo.

W zakresie wykrywania monografia obejmuje ogólne wykrywanie obiektów w sieci ImageNet, wykrywanie pieszych, wykrywanie punktów orientacyjnych twarzy (wyrównanie twarzy) i wykrywanie punktów orientacyjnych człowieka (szacowanie pozycji). Wreszcie, w ramach segmentacji, omówiono najnowsze postępy w etykietowaniu scen, segmentacji semantycznej, analizowaniu twarzy, analizowaniu ludzi i wykrywaniu saliency. Konkretne przykłady tych zastosowań wyjaśniają kluczowe punkty, które sprawiają, że głębokie uczenie się przewyższa konwencjonalne komputerowe systemy wizyjne.

Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation stanowi kompleksowe wprowadzenie do tematu, który ma duży wpływ na wiele obszarów badań w zakresie przetwarzania sygnałów, wizji komputerowej i uczenia maszynowego. Jest to lektura obowiązkowa dla studentów i badaczy początkujących w tych dziedzinach.