Algoritmer för djupinlärning har inneburit en revolution för datorseende genom att introducera icke-traditionella och effektiva lösningar på flera bildrelaterade problem som länge hade förblivit olösta eller delvis åtgärdade. Den här boken presenterar en samling av elva kapitel där varje enskilt kapitel förklarar principerna för djupinlärning inom ett specifikt ämne, introducerar recensioner av aktuella tekniker och presenterar forskningsresultat för personer som arbetar med datorseende. Boken täcker ett brett spektrum av ämnen inom djupinlärning, koncept och tillämpningar, såsom acceleration av det konvolutionella neurala nätverkets inferens på fältprogrammerbara grindmatriser, branddetektering i övervakningsapplikationer, ansiktsigenkänning, åtgärds- och aktivitetsigenkänning, semantisk segmentering för autonom körning, registrering av flygbilder, robotsyn, tumördetektion och segmentering av hudlesioner, samt klassificering av hudmelanom. Innehållet i den här boken har organiserats så att varje kapitel kan läsas oberoende av de andra. Boken är en värdefull följeslagare för forskare, för doktorander och eventuellt seniora studenter som läser en avancerad kurs i relaterade ämnen, och för dem som är intresserade av djupinlärning med tillämpningar inom datorseende, bildbehandling och mönsterigenkänning. . Språk: Engelska