Neuware -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 chapterspresent 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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 152 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783030256166

Verk�ufer kontaktieren

Diesen Artikel melden

Bibliografische Details

Titel: Inpainting and Denoising Challenges
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing Okt 2020
Erscheinungsjahr: 2020
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3030256162
ISBN-13: 9783030256166
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 9 mm
Gewicht: 242 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

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 chapterspresent 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.

Von der hinteren Coverseite

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. 

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Anbieterinformationen

Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Ober�lschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir f�hren gebrauchte B�cher aus allen Sparten der Literatur

Zur Homepage des Verk�ufers

Unternehmensdaten des Verk�ufers

buchversandmimpf2000
Germany

Gesch�ftsbedingungen und Versandinformationen

Verkaufsbedingungen

Widerrufsbelehrung/ Muster-Widerrufsformular/
Allgemeine Gesch�ftsbedingungen und Kundeninformationen/ Datenschutzerkl�rung

Widerrufsrecht f�r Verbraucher
(Verbraucher ist jede nat�rliche Person, die ein Rechtsgesch�ft zu Zwecken abschlie�t, die �berwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbstst�ndigen beruflichen T�tigkeit zugerechnet werden k�nnen.)

Widerrufsbelehrung

Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen 14 Tagen ohne Angabe von Gr�nden diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfr...

Mehr Information

Widerrufsbelehrung

Versandbedingungen

Soweit in der Artikelbeschreibung keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Werktagen nach Vertragsschluss, bei Vorauszahlung erst nach Eingang des vollst�ndigen Kaufpreises und der Versandkosten. Alle Preise inkl. MwSt.

Versandkosten von Deutschland nach USA

Versandkosten von Deutschland nach USA
Bestellmenge	60 bis 60�Werktage	60 bis 60�Werktage
Erster Artikel	EUR 60.00	EUR 75.00

Die Versandzeiten werden von den Verk�uferinnen und Verk�ufern festgelegt. Sie variieren je nach Versanddienstleister und Standort. Sendungen, die den Zoll passieren, k�nnen Verz�gerungen unterliegen. Eventuell anfallende Abgaben oder Geb�hren sind von der K�uferin bzw. dem K�ufer zu tragen. Die Verk�uferin bzw. der Verk�ufer kann Sie bez�glich zus�tzlicher Versandkosten kontaktieren, um einen m�glichen Anstieg der Versandkosten f�r Ihre Artikel auszugleichen.

Impressum & Info zum Verk�ufer