Gli algoritmi di deep learning hanno rivoluzionato la comunità della visione artificiale, introducendo soluzioni non tradizionali ed efficienti a diversi problemi legati alle immagini che erano rimasti a lungo irrisolti o parzialmente affrontati. Questo libro presenta una raccolta di undici capitoli in cui ogni singolo capitolo spiega i principi di deep learning di un argomento specifico, introduce revisioni di tecniche aggiornate e presenta i risultati della ricerca alla comunità della visione artificiale. Il libro copre un'ampia gamma di argomenti relativi a concetti e applicazioni di deep learning, come l'accelerazione dell'inferenza della rete neurale convoluzionale su array di porte programmabili sul campo, il rilevamento di incendi nelle applicazioni di sorveglianza, il riconoscimento facciale, il riconoscimento di azioni e attività, la segmentazione semantica per la guida autonoma, la registrazione di immagini aeree, la visione robotica, il rilevamento di tumori e la segmentazione delle lesioni cutanee, nonché la classificazione del melanoma cutaneo. Il contenuto di questo libro è stato organizzato in modo tale che ogni capitolo possa essere letto indipendentemente dagli altri. Il libro è un valido compagno per i ricercatori, per gli studenti post-laurea e possibilmente per gli studenti universitari senior che stanno seguendo un corso avanzato su argomenti correlati e per coloro che sono interessati all'apprendimento profondo con applicazioni nella visione artificiale, nell'elaborazione delle immagini e nel riconoscimento di modelli. . Lingua: Inglese