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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection II
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection II
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection II
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection II
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection II
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The purpose of this reprint is to provide readers with a comprehensive understanding of the latest advancements and technical approaches in the fields of remote sensing target detection and object detection. Remote sensing target detection focuses on identifying and locating specific targets of interest within remote sensing images, serving as a cornerstone for applications such as resource exploration, environmental monitoring, and national security. Recent years have witnessed significant progress in artificial intelligence (AI), which has been widely applied to tasks such as regression, clustering, and classification. While AI-driven methods exhibit remarkable capabilities in processing the vast volumes of data generated by remote sensing, they heavily rely on abundant high-quality labeled samples, posing challenges in the context of remote sensing big data. Consequently, their performance is often constrained by the scarcity of labeled data and the complexity of diverse backgrounds, making robust and practical target detection an ongoing challenge. This reprint gathers insights from leading experts, presenting cutting-edge research findings and offering forward-looking perspectives to address these pressing issues in remote sensing and object detection.
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Buch. Zustand: Neu. Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection II | Buch | Englisch | 2025 | MDPI AG | EAN 9783725836055 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Artificial Intelligence-Driven Methods for Remote Sensing Target and Object Detection
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The aim of this reprint is to provide readers with an in-depth understanding of state-of-the-art technical approaches related to remote sensing target detection and object detection. Remote sensing target detection or object detection determines the presence of a target or object of interest in a remote sensing image, playing a decisive role in the fields of resource detection, environmental monitoring, national security, etc. In recent years, artificial intelligence (AI) has made great progress and been successfully applied to regression, clustering, classification and many other fields. Although AI-driven approaches can handle massive quantities of data acquired by remote sensors, they require many high-quality labeled samples to deal with remote sensing big data, leading to fragile results. That is, AI-driven approaches with strong ability for feature extraction have limited performance and are still far from practical demands. Thus, target detection or object detection in the presence of a complicated background with limited labeled samples remains a challenging mission. In this reprint, leading experts in the field share their insights, latest research results, and perspectives for the future.
