Deep Learning for Computational Imaging

Autor Reinhard Heckel

Deep Learning for Computational Imaging - Reinhard Heckel Nedostupné

Deep Learning for Computational Imaging

Autor Reinhard Heckel

0.0 z 5 hvězdiček 0 hodnocení čtenářů

Kniha ( měkká vazba )

    • Produkt je nedostupný.
Magazín Knihkupec

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 249 Kč dárek zdarma v hodnotě 69 Kč

Magazín Knihkupec

Cirkus Maximum - O dvou bratřích, které rozdělil a zase spojil cirkus...

Při zaslání zboží balíčkem

K nákupu nad 999 Kč dárek zdarma v hodnotě 299 Kč

Cirkus Maximum - O dvou bratřích, které rozdělil a zase spojil cirkus...

Computational techniques for image reconstruction problems enable imaging technologies including high-resolution microscopy, astronomy and seismology, computed tomography, and magnetic resonance imaging. Until recently, methods for solving such inverse problems were derived by experts without any learning. Now, the best performing image… Přejít na celý popis

Nová série Roberta Bryndzy Chladný Londýn 80. let. Temné ulice. Sériový vrah. Předobjednejte si začátek nové série Roberta Bryndzy! Více informací

K tomuto produktu zákazníci kupují

Popis Hodnocení 0.0 z 5 hvězdiček 0 Vývoj ceny

Popis

Computational techniques for image reconstruction problems enable imaging technologies including high-resolution microscopy, astronomy and seismology, computed tomography, and magnetic resonance imaging. Until recently, methods for solving such inverse problems were derived by experts without any learning. Now, the best performing image reconstruction methods are based on deep learning. This textbook gives the first comprehensive introduction to deep learning based image reconstruction methods. This book first introduces important inverse problems in imaging, including denoising and reconstructing an image from few and noisy measurements, and explains what makes those problems hard and interesting. Then, the book briefly discusses traditional optimization and sparsity based reconstruction methods, as well as optimization techniques as a basis for training and deriving deep neural networks for image reconstruction. The main part of the book is about how to solve image reconstruction problems with deep learning techniques: The book first disuses supervised deep learning approaches that map a measurement to an image as well as network architectures for imaging including convolutional neural networks and transformers. Then, reconstruction approaches based on generative models such as variational autoencoders and diffusion models are discussed, and how un-trained neural networks and implicit neural representations enable signal and image reconstruction. The book ends with a discussion on the robustness of deep learning based reconstruction as well as a discussion on the important topic of evaluating models and datasets, which are a critical ingredient of deep learning based imaging.

Sdílet

kategorie
Knihy » Cizojazyčná literatura » English literature » Nonfiction » Science
Témata
Nakladatel
Oxford University Press
Rozměr
157 x 234 x 16
jazyk
angličtina
Vazba
měkká vazba
Hmotnost
408 g
isbn
978-0-19-894718-9
Počet stran
240
datum vydání
30.04.2025
ean
9780198947189

Hodnocení a recenze čtenářů Nápověda

0.0 z 5 0 hodnocení čtenářů

0× 5 hvězdiček 0× 4 hvězdičky 0× 3 hvězdičky 0× 2 hvězdičky 0× 1 hvezdička

Přidejte své hodnocení knihy

Načíst další hodnocení

Zobrazit všechna hodnocení

Přidat hodnocení

Vývoj ceny

Vývoj ceny Nápověda

Získejte přehled o vývoji ceny za posledních 60 dní.

Maloobchodní cena Minimální prodejní cena: 0 Kč Nápověda

Články, které stojí za pozornost

Zobrazit blog

Články, které stojí za pozornost