Ảnh bìa

Deep Learning for Head Pose Estimation: A Survey

CC BY

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Andrea, Asperti, Daniele, Filippini
Định dạng:	Sách
Ngôn ngữ:	English
Nhà xuất bản:	Springer 2023
Chủ đề:	HPE Deep Learning
Truy cập trực tuyến:	https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-023-01796-z https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/8341
Từ khóa:	Thêm từ khóa Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

Deep Learning-Aided Multicarrier Systems
theo: Luong, Thien Van
Nhà xuất bản: (2021)

Deep Convolutional Neural Networks for Detecting COVID-19 Using Medical Images: A Survey
theo: Rana, Khattab, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Image forgery detection a survey of recent deep-learning approaches
theo: Marcello, Zanardelli, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Tìm hiểu bài toán dự báo chuỗi thời gian trong tương lai sử dụng mô hình Neural Network và Deep Learning
theo: Bùi Huy Quyền, Anh, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep neural network for simulation of magnetic flux leakage testing
theo: Minhhuy Le
Nhà xuất bản: (2021)

Deep Learning for the Inverse Design of Mid-Infrared Graphene Plasmons
theo: Phan, Anh D., và những người khác
Nhà xuất bản: (2020)

Turbo Detection Aided Autoencoder for Multicarrier Wireless Systems: Integrating Deep Learning Into Channel Coded Systems
theo: Chao, Xu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar
theo: Trần, Anh Tuấn
Nhà xuất bản: (2024)

Task grouping and optimized deep learning based VM sizing for hosting containers as a service
theo: Manoj Kumar, Patra, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Learning ensembles of deep neural networks for extreme rainfall event detection
theo: Gianluigi, Folino, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep learning /
theo: Goodfellow, Ian
Nhà xuất bản: (2016)

Applications of Multi-Agent Reinforcement Learning in Future Internet: A Comprehensive Survey
theo: Tianxu, Li, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Applications of Multi-Agent Reinforcement Learning in Future Internet: A Comprehensive Survey
theo: Tianxu, Li, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Perioperative management of patient with pre-existing deep vein thrombosis for laparoscopic peritoneal dialysis catheter insertion: a case report
theo: Aakriti, Gupta, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

An energy-based deep splitting method for the nonlinear filtering problem
theo: Kasper, Bågmark, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Constructing adversarial examples to investigate the plausibility of explanations in deep audio and image classifiers
theo: Katharina, Hoedt, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit - learn, and TensorFlow /
theo: Raschka, Sebastian
Nhà xuất bản: (2017)

Human-in-the-loop machine learning a state of the art
theo: Eduardo, Mosqueira-Rey, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit - learn, and TensorFlow 2 /
theo: Raschka, Sebastian
Nhà xuất bản: (2019)

Pulmonary gas exchange evaluated by machine learning a computer simulation
theo: Thomas J., Morgan, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

RELAX: Representation Learning Explainability
theo: Kristoffer K., Wickstrøm, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Meta-transfer learning for emotion recognition
theo: Nguyen, Dung, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Hepatitis C Virus prediction based on machine learning framework a real-world case study in Egypt
theo: Heba Mamdouh, Farghaly, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Analyzing the potential of active learning for document image classification
theo: Saifullah, Saifullah, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Urban Health: A Practical Application for Clinical Based Learning
theo: Cynthera, McNeill, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Urban Health: A Practical Application for Clinical Based Learning
theo: Cynthera, McNeill, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Effects of depth of neuromuscular block on surgical operating conditions in women undergoing gynecologic laparoscopic surgery: a randomized clinical trial
theo: Antonio, Coviello, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Learning semantic ambiguities for zero-shot learning
theo: Celina, Hanouti, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Statistics for machine learning : Techniques for exploring supervised, unsupervised, and reinforcement learning modules with Python and R /
theo: Bangeti, Pratap
Nhà xuất bản: (2017)

Naive automated machine learning
theo: Felix, Mohr, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

New Insights on the Allocation of Innovation Subsidies: A Machine Learning Approach
theo: Mónica, Espinosa-Blasco, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Understanding compliance with voluntary sustainability standards: a machine learning approach
theo: Garbely, Anja, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Learning enhanced features and inferring twice for fine-grained image classification
theo: Xuan, Nie, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Estimation for Human Motion Posture and Health Using Improved Deep Learning and Nano Biosensor
theo: Wenbo, Xu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Using attention-based neural networks for predicting student learning outcomes in service-learning
theo: Eugene Yujun, Fu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Interactions between the individual and the group level in organizations: The case of learning and group turnover
theo: Darío, Blanco-Fernández, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

A new model of air quality prediction using lightweight machine learning
theo: N. H. Van, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Intercultural Learning: Critical preparation for international student travel
theo: Peter, Jones, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Development of a machine-learning-based method for early fault detection in photovoltaic systems
theo: Stylianos, Voutsinas, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Dự báo chuỗi thời gian với Machine Learning
theo: Nguyễn Thị, Ngọc, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)