Deep-Learning-Methoden für Bildverarbeitungsworkflows DE
-
- Deutsch ausgewählt
79,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
13.02.2026
Verlag
Verlag Unser WissenSeitenzahl
208
Maße (L/B/H)
22/15/1,3 cm
Gewicht
328 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-620-9-46439-3
Deep Learning hat die Bildverarbeitung grundlegend von handgefertigten algorithmischen Pipelines in durchgängig erlernte Systeme umgewandelt, die in der Lage sind, die Leistung von Menschen bei Klassifizierungs-, Erkennungs-, Segmentierungs-, Generierungs- und Restaurierungsaufgaben zu übertreffen. Faltungsneuronale Netze ersetzen die jahrzehntealte Filterung, Schwellenwertbildung und Merkmalstechnik durch hierarchische Merkmalsextraktoren, die direkt von Rohpixeln durch Millionen von parametrisierten Filtern lernen, die über Gradientenabstieg trainiert werden.Dieser Paradigmenwechsel beseitigt brüchige Kaskadenarchitekturen, bei denen sich Fehler bei der Kantenerkennung über die Hough-Abstimmung bis hin zum Zusammenbruch der Verfolgung ausbreiten, und ersetzt sequenzielle Fehlermodi durch ein robustes ganzheitliches Verständnis, das sich aus dem statistischen Training ergibt. Moderne Vision-Transformatoren erweitern die Faltungsgrundlagen durch globale Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die räumliche Abhängigkeiten über große Entfernungen modellieren, die in rein lokalen rezeptiven Feldern nicht vorhanden sind.
Ein neues Kapitel für Ihre Bücher
Ein neues Kapitel für Ihre Bücher
Schenken Sie Ihren alten Schätzen ein zweites Leben und erhalten dafür eine Thalia Geschenkkarte.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für Ihr Feedback
Wir nutzen Ihr Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte haben Sie Verständnis, dass wir Ihnen keine Rückmeldung geben können. Falls Sie Kontakt mit uns aufnehmen möchten, können Sie sich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice