Littérature scientifique sur le sujet « Deep Learning, Computer Vision, Object Detection »
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Articles de revues sur le sujet "Deep Learning, Computer Vision, Object Detection"
Poojitha, L. « Anomalous Object Detection with Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 3227–32. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.44581.
Texte intégralSingh, Baljeet, Nitin Kumar, Irshad Ahmed et Karun Yadav. « Real-Time Object Detection Using Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 5 (31 mai 2022) : 3159–60. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42820.
Texte intégralPernando, Yonky, Eka Lia Febrianti, Ilwan Syafrinal, Yuni Roza et Ummul Fitri Afifah. « DEEP LEARNING FOR FACES ON ORPHANAGE CHILDREN FACE DETECTION ». JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) 9, no 1 (16 décembre 2022) : 25–32. http://dx.doi.org/10.33330/jurteksi.v9i1.1858.
Texte intégralSingh, Ankita. « Face Mask Detection using Deep Learning to Manage Pandemic Guidelines ». Journal of Management and Service Science (JMSS) 1, no 2 (2021) : 1–21. http://dx.doi.org/10.54060/jmss/001.02.003.
Texte intégralZhu, Juncai, Zhizhong Wang, Songwei Wang et Shuli Chen. « Moving Object Detection Based on Background Compensation and Deep Learning ». Symmetry 12, no 12 (27 novembre 2020) : 1965. http://dx.doi.org/10.3390/sym12121965.
Texte intégralTaralathasri, Bobburi, Dammati Vidya Sri, Gadidammalla Narendra Kumar, Annam Subbarao et Palli R. Krishna Prasad. « REAL TIME OBJECT DETECTION USING YOLO ALGORITHM ». International Journal of Computer Science and Mobile Computing 10, no 7 (30 juillet 2021) : 61–67. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2021.v10i07.009.
Texte intégralJyothi, Madapati Asha, et Mr M. Kalidas. « Real Time Smart Object Detection using Machine Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 11 (30 novembre 2022) : 212–17. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.47281.
Texte intégralKumar, Aayush, Amit Kumar, Avanish Chandra et Indira Adak. « Custom Object Detection and Analysis in Real Time : YOLOv4 ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 5 (31 mai 2022) : 3982–90. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.43303.
Texte intégralSaiful, Muhammad, Lalu Muhammad Samsu et Fathurrahman Fathurrahman. « Sistem Deteksi Infeksi COVID-19 Pada Hasil X-Ray Rontgen menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) ». Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi 4, no 2 (31 juillet 2021) : 217–27. http://dx.doi.org/10.29408/jit.v4i2.3582.
Texte intégralKumar, Chandan. « Hill Climb Game Play with Webcam Using OpenCV ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 12 (31 janvier 2022) : 441–53. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.39860.
Texte intégralThèses sur le sujet "Deep Learning, Computer Vision, Object Detection"
Kohmann, Erich. « Tecniche di deep learning per l'object detection ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19637/.
Texte intégralAndersson, Dickfors Robin, et Nick Grannas. « OBJECT DETECTION USING DEEP LEARNING ON METAL CHIPS IN MANUFACTURING ». Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-55068.
Texte intégralDIGICOGS
Arefiyan, Khalilabad Seyyed Mostafa. « Deep Learning Models for Context-Aware Object Detection ». Thesis, Virginia Tech, 2017. http://hdl.handle.net/10919/88387.
Texte intégralMS
Bartoli, Giacomo. « Edge AI : Deep Learning techniques for Computer Vision applied to embedded systems ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/16820/.
Texte intégralEspis, Andrea. « Object detection and semantic segmentation for assisted data labeling ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022.
Trouver le texte intégralNorrstig, Andreas. « Visual Object Detection using Convolutional Neural Networks in a Virtual Environment ». Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-156609.
Texte intégralDickens, James. « Depth-Aware Deep Learning Networks for Object Detection and Image Segmentation ». Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2021. http://hdl.handle.net/10393/42619.
Texte intégralSolini, Arianna. « Applicazione di Deep Learning e Computer Vision ad un Caso d'uso aziendale : Progettazione, Risoluzione ed Analisi ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021.
Trouver le texte intégralCuan, Bonan. « Deep similarity metric learning for multiple object tracking ». Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSEI065.
Texte intégralMultiple object tracking, i.e. simultaneously tracking multiple objects in the scene, is an important but challenging visual task. Objects should be accurately detected and distinguished from each other to avoid erroneous trajectories. Since remarkable progress has been made in object detection field, “tracking-by-detection” approaches are widely adopted in multiple object tracking research. Objects are detected in advance and tracking reduces to an association problem: linking detections of the same object through frames into trajectories. Most tracking algorithms employ both motion and appearance models for data association. For multiple object tracking problems where exist many objects of the same category, a fine-grained discriminant appearance model is paramount and indispensable. Therefore, we propose an appearance-based re-identification model using deep similarity metric learning to deal with multiple object tracking in mono-camera videos. Two main contributions are reported in this dissertation: First, a deep Siamese network is employed to learn an end-to-end mapping from input images to a discriminant embedding space. Different metric learning configurations using various metrics, loss functions, deep network structures, etc., are investigated, in order to determine the best re-identification model for tracking. In addition, with an intuitive and simple classification design, the proposed model achieves satisfactory re-identification results, which are comparable to state-of-the-art approaches using triplet losses. Our approach is easy and fast to train and the learned embedding can be readily transferred onto the domain of tracking tasks. Second, we integrate our proposed re-identification model in multiple object tracking as appearance guidance for detection association. For each object to be tracked in a video, we establish an identity-related appearance model based on the learned embedding for re-identification. Similarities among detected object instances are exploited for identity classification. The collaboration and interference between appearance and motion models are also investigated. An online appearance-motion model coupling is proposed to further improve the tracking performance. Experiments on Multiple Object Tracking Challenge benchmark prove the effectiveness of our modifications, with a state-of-the-art tracking accuracy
Chen, Zhe. « Augmented Context Modelling Neural Networks ». Thesis, The University of Sydney, 2019. http://hdl.handle.net/2123/20654.
Texte intégralLivres sur le sujet "Deep Learning, Computer Vision, Object Detection"
Escriva, David Millan, Roy Shilkrot, Prateek Joshi et Vinicius G. Mendonca. Building Computer Vision Projects with OpenCV 4 and C++ : Implement complex computer vision algorithms and explore deep learning and face detection. Packt Publishing, 2019.
Trouver le texte intégralLearn OpenCV 4. 5 with Python 3. 7 by Examples : Implement Computer Vision Algorithms Provided by OpenCV 4. 5 with Python 3. 7 for Image Processing, Object Detection and Machine Learning. Independently Published, 2021.
Trouver le texte intégralMehta, Vaishali, Dolly Sharma, Monika Mangla, Anita Gehlot, Rajesh Singh et Sergio Márquez Sánchez, dir. Challenges and Opportunities for Deep Learning Applications in Industry 4.0. BENTHAM SCIENCE PUBLISHERS, 2022. http://dx.doi.org/10.2174/97898150360601220101.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Deep Learning, Computer Vision, Object Detection"
Verdhan, Vaibhav. « Object Detection Using Deep Learning ». Dans Computer Vision Using Deep Learning, 141–85. Berkeley, CA : Apress, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-6616-8_5.
Texte intégralLi, Kaidong, Wenchi Ma, Usman Sajid, Yuanwei Wu et Guanghui Wang. « Object Detection with Convolutional Neural Networks ». Dans Deep Learning in Computer Vision, 41–62. First edition. | Boca Raton, FL : CRC Press/Taylor and Francis, 2020. | : CRC Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1201/9781351003827-2.
Texte intégralChoudhary, Sachi, Rashmi Sharma et Gargeya Sharma. « Object Detection Frameworks and Services in Computer Vision ». Dans Object Detection with Deep Learning Models, 23–47. Boca Raton : Chapman and Hall/CRC, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003206736-2.
Texte intégralAnsari, Shamshad. « Deep Learning in Object Detection ». Dans Building Computer Vision Applications Using Artificial Neural Networks, 219–307. Berkeley, CA : Apress, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5887-3_6.
Texte intégralKim, Jongpil, et Vladimir Pavlovic. « A Shape-Based Approach for Salient Object Detection Using Deep Learning ». Dans Computer Vision – ECCV 2016, 455–70. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46493-0_28.
Texte intégralKehl, Wadim, Fausto Milletari, Federico Tombari, Slobodan Ilic et Nassir Navab. « Deep Learning of Local RGB-D Patches for 3D Object Detection and 6D Pose Estimation ». Dans Computer Vision – ECCV 2016, 205–20. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-46487-9_13.
Texte intégralWu, Falin, Guopeng Zhou, Jiaqi He, Haolun Li, Yushuang Liu et Gongliu Yang. « Efficient Object Detection and Classification of Ground Objects from Thermal Infrared Remote Sensing Image Based on Deep Learning ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 165–75. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-88013-2_14.
Texte intégralLiao, Shirong, Pan Zhou, Lianglin Wang et Songzhi Su. « Reading Digital Numbers of Water Meter with Deep Learning Based Object Detector ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 38–49. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-31654-9_4.
Texte intégralGrza̧bka, Marcin, Marcin Iwanowski et Grzegorz Sarwas. « On the Influence of Image Features on the Performance of Deep Learning Models in Human-Object Interaction Detection ». Dans Computer Vision and Graphics, 165–79. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-22025-8_12.
Texte intégralKapoor, Navpreet Singh, Mansimar Anand, Priyanshu, Shailendra Tiwari, Shivendra Shivani et Raman Singh. « Real Time Face Detection-based Automobile Safety System using Computer Vision and Supervised Machine Learning ». Dans Advancement of Deep Learning and its Applications in Object Detection and Recognition, 63–85. New York : River Publishers, 2023. http://dx.doi.org/10.1201/9781003393658-4.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Deep Learning, Computer Vision, Object Detection"
Brust, Clemens-Alexander, Christoph Käding et Joachim Denzler. « Active Learning for Deep Object Detection ». Dans 14th International Conference on Computer Vision Theory and Applications. SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2019. http://dx.doi.org/10.5220/0007248601810190.
Texte intégralLi, Guanbin, et Yizhou Yu. « Deep Contrast Learning for Salient Object Detection ». Dans 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2016.58.
Texte intégralDakhil, Radhwan Adnan, et Ali Retha Hasoon Khayeat. « Review on Deep Learning Techniques for Underwater Object Detection ». Dans 3rd International Conference on Data Science and Machine Learning (DSML 2022). Academy and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), 2022. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2022.121505.
Texte intégralBAI, Yuqi, et Zhaohui MENG. « Feature Maps Channel Augmentation for Object Detection ». Dans 2020 International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning (CVIDL). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/cvidl51233.2020.00031.
Texte intégralShanahan, James G. « Introduction to Computer Vision and Realtime Deep Learning-based Object Detection ». Dans CIKM '20 : The 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management. New York, NY, USA : ACM, 2020. http://dx.doi.org/10.1145/3340531.3412177.
Texte intégralLiu, Liqiang, Shian Wei, Long Jiang et Yatao Wang. « Weighted Aggregating Feature Pyramid Network for Object Detection ». Dans 2020 International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning (CVIDL). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/cvidl51233.2020.00-73.
Texte intégralChoi, Jiwoong, Ismail Elezi, Hyuk-Jae Lee, Clement Farabet et Jose M. Alvarez. « Active Learning for Deep Object Detection via Probabilistic Modeling ». Dans 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccv48922.2021.01010.
Texte intégralZhao, Yuanzhang, et Shengling Geng. « Object detection of face mask recognition based on improved faster rcnn ». Dans 2nd International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning, sous la direction de Fengjie Cen et Badrul Hisham bin Ahmad. SPIE, 2021. http://dx.doi.org/10.1117/12.2604524.
Texte intégralSun, Yue, Shaobo Lin et Long Chen. « A Novel Two-path Backbone Network for Object Detection ». Dans 2020 International Conference on Computer Vision, Image and Deep Learning (CVIDL). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/cvidl51233.2020.00-91.
Texte intégralJaffari, Rabeea, Manzoor Ahmed Hashmani, Constantino Carlos Reyes-Aldasoro, Norshakirah Aziz et Syed Sajjad Hussain Rizvi. « Deep Learning Object Detection Techniques for Thin Objects in Computer Vision : An Experimental Investigation ». Dans 2021 7th International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccar52225.2021.9463487.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Deep Learning, Computer Vision, Object Detection"
Bragdon, Sophia, Vuong Truong et Jay Clausen. Environmentally informed buried object recognition. Engineer Research and Development Center (U.S.), novembre 2022. http://dx.doi.org/10.21079/11681/45902.
Texte intégralAlhasson, Haifa F., et Shuaa S. Alharbi. New Trends in image-based Diabetic Foot Ucler Diagnosis Using Machine Learning Approaches : A Systematic Review. INPLASY - International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols, novembre 2022. http://dx.doi.org/10.37766/inplasy2022.11.0128.
Texte intégral