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deep learning crack like object von zhang kaige (45 Ergebnisse)
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Deep Learning for Crack-like Object Detection
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning for Crack-like Object Detection
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Deep learning for crack-like object detection
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning for Crack-like Object Detection
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep learning for crack-like object detection
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. pages cm.
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Zustand: New. pages cm First edition "A Science Publishers book. Includes bibliographical references and index.
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Deep Learning for Crack-like Object Detection
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning for Crack-like Object Detection
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 106 pages. 8.50x5.43x8.50 inches. In Stock.
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection (Hardcover)
Verlag: Taylor & Francis Ltd, London, 2023
ISBN 10: 1032181184 ISBN 13: 9781032181189
Sprache: Englisch
Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Hardcover. Zustand: new. Hardcover. Computer vision-based crack-like object detection has many useful applications, such as inspecting/monitoring pavement surface, underground pipeline, bridge cracks, railway tracks etc. However, in most contexts, cracks appear as thin, irregular long-narrow objects, and often are buried in complex, textured background with high diversity which make the crack detection very challenging. During the past a few years, deep learning technique has achieved great success and has been utilized for solving a variety of object detection problems.This book discusses crack-like object detection problem comprehensively. It starts by discussing traditional image processing approaches for solving this problem, and then introduces deep learning-based methods. It provides a detailed review of object detection problems and focuses on the most challenging problem, crack-like object detection, to dig deep into the deep learning method. It includes examples of real-world problems, which are easy to understand and could be a good tutorial for introducing computer vision and machine learning. Accurately detecting crack localization is not an easy task. This book addresses important issues in detecting crack-like objects and provides a practical smart pavement surface inspection system using deep learning. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection (CRC Focus)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection (CRC Focus)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2023
ISBN 10: 1032181184 ISBN 13: 9781032181189
Sprache: Englisch
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. Computer vision-based crack-like object detection has many useful applications, such as inspecting/monitoring pavement surface, underground pipeline, bridge cracks, railway tracks etc. However, in most contexts, cracks appear as thin, irregular long-narrow objects, and often are buried in complex, textured background with high diversity which make the crack detection very challenging. During the past a few years, deep learning technique has achieved great success and has been utilized for solving a variety of object detection problems.This book discusses crack-like object detection problem comprehensively. It starts by discussing traditional image processing approaches for solving this problem, and then introduces deep learning-based methods. It provides a detailed review of object detection problems and focuses on the most challenging problem, crack-like object detection, to dig deep into the deep learning method. It includes examples of real-world problems, which are easy to understand and could be a good tutorial for introducing computer vision and machine learning.
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
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In den WarenkorbHardback. Zustand: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days. 166.
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection (CRC Focus)
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: New.
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2023
ISBN 10: 1032181184 ISBN 13: 9781032181189
Sprache: Englisch
Hardback. Zustand: New. Computer vision-based crack-like object detection has many useful applications, such as inspecting/monitoring pavement surface, underground pipeline, bridge cracks, railway tracks etc. However, in most contexts, cracks appear as thin, irregular long-narrow objects, and often are buried in complex, textured background with high diversity which make the crack detection very challenging. During the past a few years, deep learning technique has achieved great success and has been utilized for solving a variety of object detection problems.This book discusses crack-like object detection problem comprehensively. It starts by discussing traditional image processing approaches for solving this problem, and then introduces deep learning-based methods. It provides a detailed review of object detection problems and focuses on the most challenging problem, crack-like object detection, to dig deep into the deep learning method. It includes examples of real-world problems, which are easy to understand and could be a good tutorial for introducing computer vision and machine learning.
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Erstausgabe
Zustand: New. 2023. 1st Edition. Hardcover. . . . . .
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 100 pages. 8.50x5.44x1.30 inches. In Stock.
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection (CRC Focus)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Zustand: New.
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New. 2023. 1st Edition. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Deep Learning for Crack-Like Object Detection
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 87,61
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 100 pages. 8.50x5.44x1.30 inches. In Stock.
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Gebunden. Zustand: New. Kaige Zhang has a B.S. degree (2011) in electronic engineering from the Harbin Institute of Technology, China, and a Ph.D. degree (2019) in computer science from Utah State University, USA. His research interests include computer vision,.
