Book Description: The book "Graph Neural Network Methods and Applications in Scene Understanding" presents a comprehensive overview of graph neural network (GNN) methods and their applications in scene understanding tasks. The book covers the fundamental concepts of GNNs, including their architecture, training, and optimization techniques, and provides insights into the latest advancements in GNN research. It also explores various applications of GNNs in computer vision, robotics, and other fields, highlighting their potential to revolutionize the way we analyze and interpret visual data. The book begins by introducing the basics of graph theory and its relevance to scene understanding, followed by an in-depth examination of GNNs and their capabilities in this context. The authors delve into the technical aspects of GNNs, discussing their limitations and challenges, as well as the current state of research in this field. They also provide practical examples of GNN applications in real-world scenarios, such as object detection, segmentation, and tracking. The book's second part focuses on the applications of GNNs in scene understanding, covering topics like 3D shape representation, scene parsing, and human-centered scene understanding.

В книге «Graph Neural Network Methods and Applications in Scene Understanding» представлен всесторонний обзор методов графовой нейронной сети (GNN) и их приложений в задачах понимания сцены. Книга охватывает фундаментальные концепции GNN, включая их архитектуру, обучение и методы оптимизации, а также дает представление о последних достижениях в области исследований GNN. Он также исследует различные применения GNN в компьютерном зрении, робототехнике и других областях, подчеркивая их потенциал революционизировать способы анализа и интерпретации визуальных данных. Книга начинается с введения основ теории графов и её актуальности для понимания сцены, за которым следует глубокое изучение GNN и их возможностей в этом контексте. Авторы углубляются в технические аспекты GNN, обсуждая их ограничения и проблемы, а также текущее состояние исследований в этой области. Они также предоставляют практические примеры применения GNN в реальных сценариях, таких как обнаружение объектов, сегментация и отслеживание. Вторая часть книги посвящена применению GNN в понимании сцены, охватывая такие темы, как трехмерное представление формы, парсинг сцены и понимание сцены, ориентированное на человека.

livre « Graphic Neural Network Methods and Applications in Scene Understanding » présente un aperçu complet des méthodes de réseau neuronal graphique (GNN) et de leurs applications dans les tâches de compréhension de la scène. livre couvre les concepts fondamentaux de GNN, y compris leur architecture, leur formation et leurs méthodes d'optimisation, et donne un aperçu des dernières avancées de la recherche sur GNN. Il explore également les différentes applications des GNN dans la vision par ordinateur, la robotique et d'autres domaines, soulignant leur potentiel à révolutionner les méthodes d'analyse et d'interprétation des données visuelles. livre commence par l'introduction des fondements de la théorie des graphes et de sa pertinence pour la compréhension de la scène, suivie d'une étude approfondie de GNN et de leurs possibilités dans ce contexte. s auteurs examinent les aspects techniques des GNN en discutant de leurs limites et de leurs problèmes, ainsi que de l'état actuel de la recherche dans ce domaine. Ils fournissent également des exemples pratiques d'application de GNN dans des scénarios réels tels que la détection d'objets, la segmentation et le suivi. La deuxième partie du livre est consacrée à l'application de GNN dans la compréhension de la scène, couvrant des sujets tels que la représentation tridimensionnelle de la forme, le parsing de la scène et la compréhension de la scène centrée sur l'être humain.

libro «Métodos y Aplicaciones de Red Neural Graph in Scene Understanding» ofrece una visión general completa de las técnicas de red neuronal gráfica (GNN) y sus aplicaciones en las tareas de comprensión de la escena. libro cubre conceptos fundamentales de GNN, incluyendo su arquitectura, aprendizaje y técnicas de optimización, y también proporciona una visión de los últimos avances en investigación de GNN. También explora las diferentes aplicaciones de GNN en visión informática, robótica y otros campos, destacando su potencial para revolucionar las formas de analizar e interpretar los datos visuales. libro comienza introduciendo los fundamentos de la teoría de grafos y su relevancia para la comprensión de la escena, seguido de un estudio profundo de GNN y sus posibilidades en este contexto. autores profundizan en los aspectos técnicos de GNN, discutiendo sus limitaciones y problemas, así como el estado actual de la investigación en este campo. También proporcionan ejemplos prácticos de aplicaciones de GNN en escenarios reales, como detección de objetos, segmentación y seguimiento. La segunda parte del libro trata sobre la aplicación de GNN en la comprensión de la escena, abarcando temas como la representación tridimensional de la forma, el parsing de la escena y la comprensión de la escena centrada en el ser humano.

Il libro «Graph Neurale Network Methods e Applicazioni in Scene Understanding» fornisce una panoramica completa dei metodi di rete neurale grafica (GNN) e delle loro applicazioni nelle attività di comprensione della scena. Il libro comprende i concetti fondamentali di GNN, tra cui la loro architettura, formazione e metodi di ottimizzazione, e fornisce un'idea degli ultimi progressi nella ricerca GNN. Inoltre, sta esplorando diverse applicazioni di GNN nella visione dei computer, nella robotica e in altri campi, sottolineando il loro potenziale di rivoluzionare le modalità di analisi e interpretazione dei dati visivi. Il libro inizia introducendo le basi della teoria dei grafici e la sua rilevanza per comprendere la scena, seguita da uno studio approfondito del GNN e delle loro capacità in questo contesto. Gli autori approfondiscono gli aspetti tecnici del GNN, discutendo i loro limiti e problemi e lo stato attuale della ricerca in questo campo. Offrono anche esempi pratici di applicazioni GNN in scenari reali, quali rilevamento degli oggetti, segmentazione e tracciabilità. La seconda parte del libro è dedicata all'applicazione di GNN nella comprensione della scena, trattando temi come la rappresentazione tridimensionale della forma, il parsing della scena e la comprensione della scena incentrata sull'uomo.

Das Buch „Graph Neural Network Methods and Applications in Scene Understanding“ gibt einen umfassenden Überblick über die Methoden des Graphen Neural Network (GNN) und deren Anwendungen bei Szenenverständnisaufgaben. Das Buch behandelt die grundlegenden Konzepte von GNN, einschließlich ihrer Architektur, Ausbildung und Optimierungsmethoden, und gibt einen Einblick in die neuesten Fortschritte in der GNN-Forschung. Er erforscht auch die verschiedenen Anwendungen von GNN in Computer Vision, Robotik und anderen Bereichen und unterstreicht ihr Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie visuelle Daten analysiert und interpretiert werden. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Graphentheorie und ihrer Relevanz für das Verständnis der Szene, gefolgt von einer eingehenden Untersuchung der GNN und ihrer Möglichkeiten in diesem Zusammenhang. Die Autoren vertiefen sich in die technischen Aspekte des GNN und diskutieren deren Grenzen und Herausforderungen sowie den aktuellen Forschungsstand in diesem Bereich. e bieten auch praktische Beispiele für die Anwendung von GNN in realen Szenarien wie Objekterkennung, Segmentierung und Tracking. Der zweite Teil des Buches widmet sich der Anwendung des GNN auf das Verständnis der Szene und behandelt Themen wie die dreidimensionale Darstellung der Form, das Parsen der Szene und das menschenorientierte Verständnis der Szene.

Graph Neural Network Methods and Applications in Scene Understanding zapewnia kompleksowy przegląd metod sieci neuronowej wykresu (GNN) i ich zastosowań w rozpoznawaniu zadań sceny. Książka obejmuje podstawowe koncepcje GNN, w tym ich architekturę, szkolenia i techniki optymalizacji, i zapewnia wgląd w ostatnie postępy w badaniach GNN. Bada również różne zastosowania GNN w wizji komputerowej, robotyce i innych dziedzinach, podkreślając ich potencjał rewolucjonizacji sposobu analizowania i interpretacji danych wizualnych. Książka zaczyna się od wprowadzenia podstaw teorii wykresu i jego znaczenia dla zrozumienia sceny, a następnie dogłębnego badania GNN i ich możliwości w tym kontekście. Autorzy zagłębiają się w techniczne aspekty GNN, omawiając ich ograniczenia i wyzwania oraz aktualny stan badań w tej dziedzinie. Dostarczają one również praktycznych przykładów aplikacji GNN w scenariuszach rzeczywistych, takich jak wykrywanie obiektów, segmentacja i śledzenie. Druga część książki skupia się na zastosowaniu GNN w zrozumieniu sceny, obejmując tematy takie jak reprezentacja formy 3D, parsowanie sceny i zrozumienie sceny skupionej na ludziach.

''

Graph Neural Network Methods and Applications in Scene Understanding, graph neural network (GNN) yöntemlerine ve sahne anlama görevlerindeki uygulamalarına kapsamlı bir genel bakış sağlar. Kitap, mimarlık, eğitim ve optimizasyon teknikleri de dahil olmak üzere GNN'nin temel kavramlarını kapsar ve GNN araştırmalarındaki son gelişmeler hakkında fikir verir. Ayrıca, GNN'nin bilgisayar görüşü, robotik ve diğer alanlardaki çeşitli uygulamalarını araştırıyor ve görsel verilerin analiz edilme ve yorumlanma biçiminde devrim yaratma potansiyellerini vurguluyor. Kitap, grafik teorisinin temellerinin ve sahnenin anlaşılmasıyla ilgisinin tanıtılmasıyla başlar, ardından GNN'nin ve bu bağlamdaki yeteneklerinin derinlemesine incelenmesi takip eder. Yazarlar, GNN'nin teknik yönlerini, sınırlamalarını ve zorluklarını ve bu alandaki mevcut araştırma durumunu tartışıyorlar. Ayrıca, nesne algılama, segmentasyon ve izleme gibi gerçek dünya senaryolarında GNN uygulamalarının pratik örneklerini sunarlar. Kitabın ikinci kısmı, GNN'nin sahne anlayışında uygulanmasına odaklanarak, formun 3D temsili, sahne ayrıştırma ve insan merkezli sahne anlayışı gibi konuları kapsar.

توفر طرق وتطبيقات الشبكة العصبية للرسم البياني في فهم المشهد نظرة عامة شاملة على طرق الشبكة العصبية للرسم البياني (GNN) وتطبيقاتها في مهام فهم المشهد. يغطي الكتاب المفاهيم الأساسية للشبكة العالمية، بما في ذلك هندستها المعمارية، والتدريب، وتقنيات التحسين، ويقدم نظرة ثاقبة للتطورات الحديثة في أبحاث الشبكة العالمية. كما يستكشف العديد من تطبيقات GNN في رؤية الكمبيوتر والروبوتات ومجالات أخرى، مما يسلط الضوء على قدرتها على إحداث ثورة في طريقة تحليل البيانات المرئية وتفسيرها. يبدأ الكتاب بإدخال أساسيات نظرية الرسم البياني وصلتها بفهم المشهد، تليها دراسة متعمقة لشبكة GNN وقدراتها في هذا السياق. يتعمق المؤلفون في الجوانب التقنية لشبكة GNN، ويناقشون حدودها وتحدياتها، والحالة الحالية للبحث في هذا المجال. كما أنها تقدم أمثلة عملية لتطبيقات GNN في سيناريوهات العالم الحقيقي مثل اكتشاف الكائنات والتجزئة والتتبع. يركز الجزء الثاني من الكتاب على تطبيق GNN في فهم المشهد، حيث يغطي موضوعات مثل التمثيل ثلاثي الأبعاد للشكل، وتحليل المشهد، وفهم المشهد الذي يركز على الإنسان.

「場景理解中的圖形神經網絡方法與應用」一書全面概述了圖形神經網絡（GNN）技術及其在場景理解任務中的應用。該書涵蓋了GNN的基本概念，包括其體系結構，學習和優化方法，並深入了解了GNN研究的最新進展。他還研究了GNN在計算機視覺，機器人技術和其他領域的不同應用，強調了它們革命性地分析和解釋視覺數據的潛力。該書首先介紹了圖論的基本原理及其對理解場景的相關性，然後深入研究了GNN及其在此方面的可能性。作者深入研究了GNN的技術方面，討論了它們的局限性和問題以及該領域的研究現狀。他們還提供了將GNN應用於現實世界場景的實用示例，例如對象檢測，細分和跟蹤。該書的第二部分致力於GNN在場景理解中的應用，涵蓋了諸如三維形式表示，場景解析和以人為中心的場景理解等主題。