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Dieses Buch konzentriert sich auf Deep-Learning-Techniken bei der Anwendung der semantischen Segmentierung von Bildern. Sein Ziel ist es, die Leistung neuronaler Netze in verschiedenen Umgebungen zu verstehen, indem man ihnen beibringt, wie sie mit Hilfe eines auf Deep Learning basierenden Ansatzes von verschiedenen Bildern lernen können.Das vorgeschlagene Projekt basiert auf einer VGG-16 Faltungsnetzwerkarchitektur, um die verschiedenen Teile und Elemente in einem Bild zu erkennen, indem verschiedene Schichten angewendet werden, um das Objekt im endgültigen Bild zu erkennen. In dieser...

Ce livre se concentre sur les techniques d'apprentissage profond dans l'application de la segmentation sémantique des images. Son objectif est de comprendre clairement la performance des réseaux de neurones dans différents contextes, en les entraînant à apprendre à partir de différentes images, en utilisant une approche basée sur l'apprentissage profond.Le projet proposé est construit autour d'une architecture de réseau neuronal convolutif VGG-16, afin de détecter les différentes parties et éléments d'une image en appliquant différentes couches, utilisées pour reconnaître...

This book focuses on deep learning techniques in the application of semantic segmentation of images. Its objective is to clearly understand the performance of Neural Networks in different backgrounds, by training them how to learn from different images, using a deep learning-based approach. The proposed project is built around a VGG-16 convolutional neural network architecture, in order to detect the different parts and elements in an image by applying different layers, used to recognize the object in the final image. This work performs a comparative evaluation of the first pertained network...