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地上車両に適用された学習 - コンピュータービジョン学習による地上車両のパフォーマンスの向上 - cover

地上車両に適用された学習 - コンピュータービジョン学習による地上車両のパフォーマンスの向上

Fouad Sabry

Traducteur Kei Imano

Maison d'édition: 10億人の知識があります [Japanese]

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Synopsis

地上車両に適用される学習とは何ですか
 
2004 年から 2008 年まで実施されていた地上車両への学習適用 (lagr) イニシアチブは、ロボット無人地上車両 (ugv) における自律的で知覚ベースのオフロード ナビゲーションの開発を促進することを目的として設計されました。米国国防総省傘下の研究機関であるdarpaがlagrに資金を提供した。
 
どのようなメリットがあるのか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: darpa lagr プログラム
 
第 2 章: darpa
 
第 3 章:自律型ロボット
 
第 4 章: 軍事用ロボット
 
第 5 章: darpa グランド チャレンジ
 
第 6 章: 無人地上車両
 
第 7 章: 欧州陸上ロボット試験
 
第 8 章: 移動ロボット
 
第 9 章:クラッシャー(ロボット)
 
第 10 章: 国立ロボット工学センター
 
(ii) 地上車両に適用される学習に関する一般のトップの質問に答える。
 
(iii) 多くの分野で地上車両に適用された学習の使用に関する実際の例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、および地上車両に適用されるあらゆる種類の学習について基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
Disponible depuis: 05/05/2024.
Longueur d'impression: 105 pages.

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  • 自動画像注釈 - 基礎と応用 - cover

    自動画像注釈 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    自動画像注釈とは
     
    キャプションまたはキーワードの形式でメタデータをデジタル画像に自動的に割り当てるプロセスは、自動画像注釈と呼ばれます。 この手順はコンピュータシステムによって実行されます。 このコンピュータ ビジョン技術の利用は、データベース内から関連性のある写真を整理して検索するための画像検索システムに利用されています。 これらのシステムは通常、デジタル ライブラリにあります。
     
    メリット
     
    (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 自動画像注釈
     
    第 2 章: 情報検索
     
    第 3 章: 画像検索
     
    第 4 章: コンテンツベースの画像検索
     
    第 5 章: コンピュータ ビジョンにおけるバッグオブワード モデル
     
    第 6 章: オブジェクト検出
     
    第 7 章: ランク付けの学習
     
    第 8: 機械学習研究用のデータセットのリスト
     
    第 9 章: 多線形主成分分析
     
    第 10 章: アノテーション
     
    (ii) 一般のよくある質問に答える 自動画像アノテーションについて。
     
    (iii) 多くの分野での自動画像アノテーションの使用例。
     
    (iv) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、およびあらゆる種類の自動画像アノテーションに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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