Explore l'impact de l'imperméabilisation des sols, les statistiques d'utilisation des terres, la segmentation des images et la classification aléatoire des forêts pour une gestion durable des terres.
Couvre les techniques de récupération d'informations de forme 3D à partir d'images 2D à l'aide de modèles d'ombrage et d'approches modernes d'apprentissage profond.
Explore la transformée de Fourier, le filtrage de fréquence, la segmentation et l'estimation de la taille des particules à l'aide de techniques d'analyse d'images.
Explore l'intelligence visuelle, la formation d'images, la vision par ordinateur et la compréhension de la représentation dans les machines et les esprits.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
Couvre le débruitage et la reconstruction d'images en utilisant une minimisation totale des variations et discute des effets visuels des différentes forces de régularisation.
Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels pour le traitement de l'image, couvrant les composants de base, les architectures et les applications pratiques, y compris la dénouement et la segmentation.