Image Co-segmentation
Lingua: inglese
Editore: Springer Nature Singapore Feb 2023, 2023
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- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 236 pp. Englisch.
Codice articolo 9789811985690
- Titolo
- Image Co-segmentation
- Autore
- Avik Hati
- Editore
- Springer Nature Singapore Feb 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9811985693
- ISBN 13
- 9789811985690
- Peso dell'articolo
- 567 grammi
- Dimensioni
- 241x160x18 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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