English
  • استرجاع مجاني وسهل
  • أفضل العروض

Domain Adaptation For Visual Understanding hardcover english - 09 January 2020

الآن:
519.00 د.إ.‏شامل ضريبة القيمة المضافة
توصيل مجاني
noon-marketplace
احصل عليه خلال 14 ديسمبر
اطلب في غضون 3 ساعة 8 دقيقة
VIP ENBD Credit Card

emi
خطط الدفع الشهرية تبدأ من د.إ.‏44عرض المزيد من التفاصيل
VIP card

احصل على د.إ. 25.95 رصيد مسترجع باستخدام بطاقة بنك المشرق نون الائتمانية. اشترك الآن. قدّم الحين

ادفع على 4 دفعات بدون فوائد بقيمة ١٢٩٫٧٥ د.إ.اعرف المزيد
قسمها على 4 دفعات ب ١٢٩٫٧٥ د.إ. بدون فوائد أو رسوم تأخير.اعرف المزيد
التوصيل 
بواسطة نوون
التوصيل بواسطة نوون
البائع ذو
 تقييم عالي
البائع ذو تقييم عالي
الدفع 
عند الاستلام
الدفع عند الاستلام
عملية 
تحويل آمنة
عملية تحويل آمنة
1
1 تمت الإضافة لعربة التسوق
أضف للعربة
Noon Locker
توصيل مجاني لنقطة نون ومراكز الاستلام
معرفة المزيد
free_returns
إرجاع سهل لكل المنتجات في هذا العرض.
المنتج كما في الوصف
المنتج كما في الوصف
70%
شريك لنون منذ

شريك لنون منذ

7+ سنين
نظرة عامة
المواصفات
الناشرSpringer Nature Switzerland AG
رقم الكتاب المعياري الدولي 139783030306700
رقم الكتاب المعياري الدولي 103030306704
اللغةالإنجليزية
وصف الكتابThis unique volume reviews the latest advances in domain adaptation in the training of machine learning algorithms for visual understanding, offering valuable insights from an international selection of experts in the field. The text presents a diverse selection of novel techniques, covering applications of object recognition, face recognition, and action and event recognition. Topics and features: reviews the domain adaptation-based machine learning algorithms available for visual understanding, and provides a deep metric learning approach; introduces a novel unsupervised method for image-to-image translation, and a video segment retrieval model that utilizes ensemble learning; proposes a unique way to determine which dataset is most useful in the base training, in order to improve the transferability of deep neural networks; describes a quantitative method for estimating the discrepancy between the source and target data to enhance image classification performance; presents a technique for multi-modal fusion that enhances facial action recognition, and a framework for intuition learning in domain adaptation; examines an original interpolation-based approach to address the issue of tracking model degradation in correlation filter-based methods. This authoritative work will serve as an invaluable reference for researchers and practitioners interested in machine learning-based visual recognition and understanding.
عن المؤلفDr. Richa Singh is a Professor at Indraprastha Institute of Information Technology, Delhi, India. Dr. Mayank Vatsa is a Professor at the same institution. Dr. Vishal M. Patel is an Assistant Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA. Dr. Nalini Ratha is a Research Staff Member at the IBM Thomas J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA.
تاريخ النشر09 January 2020
عدد الصفحات144

Domain Adaptation For Visual Understanding hardcover english - 09 January 2020

تمت الإضافة لعربة التسوقatc
مجموع السلة 519.00 د.إ.‏
Loading