Deep Learning for Video Understanding Introduction The rapid development of deep learning techniques has revolutionized video understanding tasks such as object detection, segmentation, tracking, and recognition. This book provides a comprehensive overview of the current state-of-the-art methods for video understanding using deep learning techniques. It covers various applications of deep learning in computer vision, including image classification, object detection, semantic segmentation, instance segmentation, and video generation. The book also discusses the challenges and limitations of deep learning models in video understanding tasks and future research directions. Chapter 1: Introduction to Deep Learning * Overview of deep learning techniques and their applications in computer vision * Importance of deep learning in video understanding tasks * Brief history of deep learning and its evolution Chapter 2: Image Classification * Overview of image classification tasks and their importance in video understanding * Traditional methods for image classification (e. g. , SVM, k-NN) * Deep learning methods for image classification (e. g. , Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks) * Applications of image classification in video understanding (e. g. , object detection, scene understanding) Chapter 3: Object Detection * Overview of object detection tasks and their importance in video understanding * Traditional methods for object detection (e. g. , sliding window, HOG+SVM) * Deep learning methods for object detection (e. g. , YOLO, SSD, Faster R-CNN) * Applications of object detection in video understanding (e. g.

Глубокое обучение для понимания видео Введение Быстрая разработка методов глубокого обучения произвела революцию в таких задачах понимания видео, как обнаружение объектов, сегментация, отслеживание и распознавание. В этой книге представлен всесторонний обзор современных современных методов понимания видео с использованием методов глубокого обучения. Он охватывает различные приложения глубокого обучения в компьютерном зрении, включая классификацию изображений, обнаружение объектов, семантическую сегментацию, сегментацию экземпляров и генерацию видео. В книге также обсуждаются проблемы и ограничения моделей глубокого обучения в задачах понимания видео и будущих направлениях исследований. Глава 1: Введение в глубокое обучение * Обзор методов глубокого обучения и их применения в компьютерном зрении * Важность глубокого обучения в задачах понимания видео * Краткая история глубокого обучения и его развитие Глава 2: Классификация изображений * Обзор задач классификации изображений и их важность в понимании видео * Традиционные методы классификации изображений (например, SVM, k-NN) * Методы глубокого обучения для классификации изображений (например, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети) * Применение классификации изображений в понимании видео (например, обнаружение объектов, понимание сцены) Глава 3: Обнаружение объектов * Обзор задач обнаружения объектов и их важность в понимании видео * Традиционные методы обнаружения объектов (например, скользящее окно, HOG + SVM) * Методы глубокого обучения для обнаружения объектов (например, YOLO, SSD, Faster R-CNN) * Приложения обнаружения объектов в понимании видео (например,

''