Articles de revues sur le sujet « Deep Learning, Computer Vision, Object Detection »
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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 intégralMatsuzaka, Yasunari, et Ryu Yashiro. « AI-Based Computer Vision Techniques and Expert Systems ». AI 4, no 1 (23 février 2023) : 289–302. http://dx.doi.org/10.3390/ai4010013.
Texte intégralXin, Sun. « Application of Deep learning in computer vision ». Highlights in Science, Engineering and Technology 16 (10 novembre 2022) : 125–30. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v16i.2494.
Texte intégralWang, Dadong, Jian-Gang Wang et Ke Xu. « Deep Learning for Object Detection, Classification and Tracking in Industry Applications ». Sensors 21, no 21 (5 novembre 2021) : 7349. http://dx.doi.org/10.3390/s21217349.
Texte intégralKolluri, Johnson, et Ranjita Das. « An Evaluation of Deep Learning-Based Object Identification ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, no 1s (9 décembre 2022) : 52–80. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i1s.5795.
Texte intégralFu, Yanzhe. « Recent Deep Learning Approaches for Object Detection ». Highlights in Science, Engineering and Technology 31 (10 février 2023) : 64–70. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v31i.4814.
Texte intégralGupta, Ashish Kumar, Ayan Seal, Mukesh Prasad et Pritee Khanna. « Salient Object Detection Techniques in Computer Vision—A Survey ». Entropy 22, no 10 (19 octobre 2020) : 1174. http://dx.doi.org/10.3390/e22101174.
Texte intégralNguyen, Nhat-Duy, Tien Do, Thanh Duc Ngo et Duy-Dinh Le. « An Evaluation of Deep Learning Methods for Small Object Detection ». Journal of Electrical and Computer Engineering 2020 (27 avril 2020) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2020/3189691.
Texte intégralGururaj, Vaishnavi, Shriya Varada Ramesh, Sanjana Satheesh, Ashwini Kodipalli et Kusuma Thimmaraju. « Analysis of deep learning frameworks for object detection in motion ». International Journal of Knowledge-based and Intelligent Engineering Systems 26, no 1 (8 juin 2022) : 7–16. http://dx.doi.org/10.3233/kes-220002.
Texte intégralNguyen, Huu Thu, Eon-Ho Lee, Chul Hee Bae et Sejin Lee. « Multiple Object Detection Based on Clustering and Deep Learning Methods ». Sensors 20, no 16 (7 août 2020) : 4424. http://dx.doi.org/10.3390/s20164424.
Texte intégralChen, Ya-Ling, Yan-Rou Cai et Ming-Yang Cheng. « Vision-Based Robotic Object Grasping—A Deep Reinforcement Learning Approach ». Machines 11, no 2 (12 février 2023) : 275. http://dx.doi.org/10.3390/machines11020275.
Texte intégralLiu, Li, Wanli Ouyang, Xiaogang Wang, Paul Fieguth, Jie Chen, Xinwang Liu et Matti Pietikäinen. « Deep Learning for Generic Object Detection : A Survey ». International Journal of Computer Vision 128, no 2 (31 octobre 2019) : 261–318. http://dx.doi.org/10.1007/s11263-019-01247-4.
Texte intégralHassan, Ehtesham, Yasser Khalil et Imtiaz Ahmad. « Learning Feature Fusion in Deep Learning-Based Object Detector ». Journal of Engineering 2020 (22 mai 2020) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2020/7286187.
Texte intégralVoulodimos, Athanasios, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis et Eftychios Protopapadakis. « Deep Learning for Computer Vision : A Brief Review ». Computational Intelligence and Neuroscience 2018 (2018) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/7068349.
Texte intégralAlateeq, Muneerah M., Fathimathul Rajeena P.P. et Mona A. S. Ali. « Construction Site Hazards Identification Using Deep Learning and Computer Vision ». Sustainability 15, no 3 (28 janvier 2023) : 2358. http://dx.doi.org/10.3390/su15032358.
Texte intégralHamidisepehr, Ali, Seyed V. Mirnezami et Jason K. Ward. « Comparison of Object Detection Methods for Corn Damage Assessment Using Deep Learning ». Transactions of the ASABE 63, no 6 (2020) : 1969–80. http://dx.doi.org/10.13031/trans.13791.
Texte intégralNamdev, Utkarsh, Shikha Agrawal et Rajeev Pandey. « Object Detection Techniques based on Deep Learning : A Review ». Computer Science & ; Engineering : An International Journal 12, no 1 (28 février 2022) : 125–34. http://dx.doi.org/10.5121/cseij.2022.12113.
Texte intégralMurthy, Chinthakindi Balaram, Mohammad Farukh Hashmi, Neeraj Dhanraj Bokde et Zong Woo Geem. « Investigations of Object Detection in Images/Videos Using Various Deep Learning Techniques and Embedded Platforms—A Comprehensive Review ». Applied Sciences 10, no 9 (8 mai 2020) : 3280. http://dx.doi.org/10.3390/app10093280.
Texte intégralSultan, Wajeeha, Nadeem Anjum, Mark Stansfield et Naeem Ramzan. « Hybrid Local and Global Deep-Learning Architecture for Salient-Object Detection ». Applied Sciences 10, no 23 (7 décembre 2020) : 8754. http://dx.doi.org/10.3390/app10238754.
Texte intégralBalachandran, Venketaramana, Muhammad Nur Aiman Shapiee, Ahmad Fakhri Ab. Nasir, Mohd Azraai Mohd Razman et Anwar P.P. Abdul Majeed. « Deep Learning Based Human Presence Detection ». MEKATRONIKA 2, no 2 (16 décembre 2020) : 55–61. http://dx.doi.org/10.15282/mekatronika.v2i2.6768.
Texte intégralWulandari, Nurcahyani, Igi Ardiyanto et Hanung Adi Nugroho. « A Comparison of Deep Learning Approach for Underwater Object Detection ». Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 6, no 2 (20 avril 2022) : 252–58. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v6i2.3931.
Texte intégralBoukerche, Azzedine, et Zhijun Hou. « Object Detection Using Deep Learning Methods in Traffic Scenarios ». ACM Computing Surveys 54, no 2 (avril 2021) : 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3434398.
Texte intégralKurniawan, Edi, Hendra Adinanta, Suryadi Suryadi, Bernadus Herdi Sirenden, Rini Khamimatul Ula, Hari Pratomo, Purwowibowo Purwowibowo et Jalu Ahmad Prakosa. « Deep neural network-based physical distancing monitoring system with tensorRT optimization ». International Journal of Advances in Intelligent Informatics 8, no 2 (31 juillet 2022) : 185. http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v8i2.824.
Texte intégralXu, Ge, Amir Sohail Khan, Ata Jahangir Moshayedi, Xiaohong Zhang et Yang Shuxin. « The Object Detection, Perspective and Obstacles In Robotic : A Review ». EAI Endorsed Transactions on AI and Robotics 1, no 1 (18 octobre 2022) : e13. http://dx.doi.org/10.4108/airo.v1i1.2709.
Texte intégralYang, Kaichen, Tzungyu Tsai, Honggang Yu, Tsung-Yi Ho et Yier Jin. « Beyond Digital Domain : Fooling Deep Learning Based Recognition System in Physical World ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 1088–95. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5459.
Texte intégralI, Ankith. « Real Time Object Detection Using YoloReal Time Object Detection Using Yolo ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 11 (30 novembre 2021) : 1504–11. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.39044.
Texte intégralMishra, Ranjan Kumar, G. Y. Sandesh Reddy et Himanshu Pathak. « The Understanding of Deep Learning : A Comprehensive Review ». Mathematical Problems in Engineering 2021 (5 avril 2021) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5548884.
Texte intégralRazzok, Mohammed, Abdelmajid Badri, Ilham EL Mourabit, Yassine Ruichek et Aıcha Sahel. « Pedestrian detection system based on deep learning ». International Journal of Advances in Applied Sciences 11, no 3 (1 septembre 2022) : 194. http://dx.doi.org/10.11591/ijaas.v11.i3.pp194-198.
Texte intégralNaik, S. Gopi. « Weapon and Object Detection Using Mobile-Net SSD Model in Deep Neural Network ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 8 (31 août 2021) : 1573–82. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.37622.
Texte intégralCantero, David, Iker Esnaola-Gonzalez, Jose Miguel-Alonso et Ekaitz Jauregi. « Benchmarking Object Detection Deep Learning Models in Embedded Devices ». Sensors 22, no 11 (31 mai 2022) : 4205. http://dx.doi.org/10.3390/s22114205.
Texte intégralFeng, Qihan, Xinzheng Xu et Zhixiao Wang. « Deep learning-based small object detection : A survey ». Mathematical Biosciences and Engineering 20, no 4 (2023) : 6551–90. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023282.
Texte intégralWang, Ningwei, Yaze Li et Hongzhe Liu. « Reinforced Neighbour Feature Fusion Object Detection with Deep Learning ». Symmetry 13, no 9 (3 septembre 2021) : 1623. http://dx.doi.org/10.3390/sym13091623.
Texte intégralMauri, Antoine, Redouane Khemmar, Benoit Decoux, Nicolas Ragot, Romain Rossi, Rim Trabelsi, Rémi Boutteau, Jean-Yves Ertaud et Xavier Savatier. « Deep Learning for Real-Time 3D Multi-Object Detection, Localisation, and Tracking : Application to Smart Mobility ». Sensors 20, no 2 (18 janvier 2020) : 532. http://dx.doi.org/10.3390/s20020532.
Texte intégralHidayat, Rahmat, Hendrick, Riandini, Zhi-Hao Wang et Horng Gwo-Jiun. « Mask RCNN Methods for Eyes Modelling ». International Journal of Data Science 2, no 2 (31 décembre 2021) : 63–68. http://dx.doi.org/10.18517/ijods.2.2.63-68.2021.
Texte intégralTurchini, Francesco, Lorenzo Seidenari, Tiberio Uricchio et Alberto Del Bimbo. « Deep Learning Based Surveillance System for Open Critical Areas ». Inventions 3, no 4 (11 octobre 2018) : 69. http://dx.doi.org/10.3390/inventions3040069.
Texte intégralDharmik, R. C., Sushilkumar Chavhan et S. R. Sathe. « Deep learning based missing object detection and person identification : an application for smart CCTV ». 3C Tecnología_Glosas de innovación aplicadas a la pyme 11, no 2 (29 décembre 2022) : 51–57. http://dx.doi.org/10.17993/3ctecno.2022.v11n2e42.51-57.
Texte intégralAbbas, Touqeer, Abdul Razzaq, Muhammad Azam Zia, Imran Mumtaz, Muhammad Asim Saleem, Wasif Akbar, Muhammad Ahmad Khan, Gulzar Akhtar et Casper Shikali Shivachi. « Deep Neural Networks for Automatic Flower Species Localization and Recognition ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (29 avril 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9359353.
Texte intégralGundu, Sireesha, et Hussain Syed. « Vision-Based HAR in UAV Videos Using Histograms and Deep Learning Techniques ». Sensors 23, no 5 (25 février 2023) : 2569. http://dx.doi.org/10.3390/s23052569.
Texte intégralUllah, Habib, Mohib Ullah, Sultan Daud Khan et Faouzi Alaya Cheikh. « EVALUATING DEEP SEMI-SUPERVISED LEARNING METHODS FOR COMPUTER VISION APPLICATIONS ». Electronic Imaging 2021, no 6 (18 janvier 2021) : 313–1. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2021.6.iriacv-313.
Texte intégralVaradarajan, Vijayakumar, Dweepna Garg et Ketan Kotecha. « An Efficient Deep Convolutional Neural Network Approach for Object Detection and Recognition Using a Multi-Scale Anchor Box in Real-Time ». Future Internet 13, no 12 (29 novembre 2021) : 307. http://dx.doi.org/10.3390/fi13120307.
Texte intégralHassan, Adel, et Muath Sabha. « Feature Extraction for Image Analysis and Detection using Machine Learning Techniques ». International Journal of Advanced Networking and Applications 14, no 04 (2023) : 5499–508. http://dx.doi.org/10.35444/ijana.2023.14401.
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