• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

      • 8% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár GBP 80.00
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        36 120 Ft (34 400 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) % (cc. 0 Ft off)
      • Kedvezményes ár 0 Ft (0 Ft + 5% áfa)

    36 120 Ft

    db

    Beszerezhetőség

    Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadó World Scientific
    • Megjelenés dátuma 2026. augusztus 29.

    • ISBN 9789819833344
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem192 pp oldal
    • Nyelv angol
    • 0

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    This book provides a comprehensive introduction on applying deep learning to the visual recognition of objects, bridging the gap between theoretical algorithms and high-impact practical implementations. Within these pages, readers will find a detailed exploration of advanced techniques for image restoration—including UNet-based defogging, feature fusion GANs, and ESRGAN super-resolution—alongside high-performance detection models. Specialized applications such as underwater crack segmentation using transfer learning, marine biological detection, and real-time analysis through YOLOv4, RetinaNet, and LSTM-integrated networks are also covered to provide researchers and engineers with a technical blueprint for solving diverse real-world computer vision challenges. Additionally, this work is also suitable as a textbook for advanced undergraduate and graduate students majoring in Artificial Intelligence, Intelligent Science and Technology, Computer Science, and Automation.

    Több
    0