Image Co-segmentation
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2024
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents and analyzes methods to perform image co-segmentation. In this book, the authors describe efficient solutions to this problem ensuring robustness and accuracy, and provide theoretical analysis for the same. Six different methods for image co-segmentation are presented. These methods use concepts from statistical mode detection, subgraph matching, latent class graph, region growing, graph CNN, conditional encoder-decoder network, meta-learning, conditional variational encoder-decoder, and attention mechanisms. The authors have included several block diagrams and illustrative examples for the ease of readers. This book is a highly useful resource to researchers and academicians not only in the specific area of image co-segmentation but also in related areas of image processing, graph neural networks, statistical learning, and few-shot learning.
Bestandsnummer des Verkäufers 9789811985720
- Titel
- Image Co-segmentation
- Autor
- Subhasis Chaudhuri
- Verlag
- Springer
- Erscheinungsjahr
- 2024
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 9811985723
- ISBN-13
- 9789811985720
- Artikelgewicht
- 365 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x13 mm
This book presents and analyzes methods to perform image co-segmentation. In this book, the authors describe efficient solutions to this problem ensuring robustness and accuracy, and provide theoretical analysis for the same. Six different methods for image co-segmentation are presented. These methods use concepts from statistical mode detection, subgraph matching, latent class graph, region growing, graph CNN, conditional encoder–decoder network, meta-learning, conditional variational encoder–decoder, and attention mechanisms. The authors have included several block diagrams and illustrative examples for the ease of readers. This book is a highly useful resource to researchers and academicians not only in the specific area of image co-segmentation but also in related areas of image processing, graph neural networks, statistical learning, and few-shot learning.
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