Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Powerful statistical models that can be learned efficiently from large amounts of data are currently revolutionizing computer vision. These models possess a rich internal structure reflecting task-specific relations and constraints. Structured Learning and Prediction in Computer Vision introduces the reader to the most popular classes of structured models in computer vision. The focus is on discrete undirected graphical models which are covered in detail together with a description of algorithms for both probabilistic inference and maximum a posteriori inference. It also discusses separately recently successful techniques for prediction in general structured models. The second part of Structured Learning and Prediction in Computer Vision describes methods for parameter learning, distinguishing the classic maximum likelihood based methods from the more recent prediction-based parameter learning methods. It highlights developments to enhance current models and discusses kernelized models and latent variable models. Throughout Structured Learning and Prediction in Computer Vision the main text is interleaved with successful computer vision applications of the explained techniques. For convenience the reader can find a summary of the notation used at the end of the book.