Aprendizaje profundo en reconocimiento, detección y segmentación de objetos

Título original:

Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation

Contenido del libro:

Como gran avance en inteligencia artificial, el aprendizaje profundo ha logrado un éxito impresionante en la resolución de grandes retos en muchos campos, como el reconocimiento del habla, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, el procesamiento de imágenes y vídeos, y multimedia.

Esta monografía ofrece una visión histórica del aprendizaje profundo y se centra en sus aplicaciones en el reconocimiento, la detección y la segmentación de objetos, que son retos clave de la visión por ordenador y tienen numerosas aplicaciones en imágenes y vídeos. En concreto, los temas tratados en reconocimiento de objetos incluyen la clasificación de imágenes en ImageNet, el reconocimiento de caras y la clasificación de vídeos.

En detección, la monografía abarca la detección general de objetos en ImageNet, la detección de peatones, la detección de puntos de referencia faciales (alineación de caras) y la detección de puntos de referencia humanos (estimación de la pose). Por último, dentro de la segmentación, cubre los avances más recientes en el etiquetado de escenas, la segmentación semántica, el análisis sintáctico de caras, el análisis sintáctico humano y la detección de saliencia. Ejemplos concretos de estas aplicaciones explican los puntos clave que hacen que el aprendizaje profundo supere a los sistemas convencionales de visión por computador.

Deep Learning in Object Recognition, Detection, and Segmentation ofrece una visión introductoria completa de un tema que está teniendo un gran impacto en muchas áreas de investigación en el procesamiento de señales, la visión por ordenador y el aprendizaje automático. Se trata de una lectura obligada para estudiantes e investigadores que se inician en estos campos.