Littérature scientifique sur le sujet « VGG16 MODEL »
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Articles de revues sur le sujet "VGG16 MODEL"
Sukegawa, Shintaro, Kazumasa Yoshii, Takeshi Hara, Katsusuke Yamashita, Keisuke Nakano, Norio Yamamoto, Hitoshi Nagatsuka et Yoshihiko Furuki. « Deep Neural Networks for Dental Implant System Classification ». Biomolecules 10, no 7 (1 juillet 2020) : 984. http://dx.doi.org/10.3390/biom10070984.
Texte intégralKumar, Vijay, Anis Zarrad, Rahul Gupta et Omar Cheikhrouhou. « COV-DLS : Prediction of COVID-19 from X-Rays Using Enhanced Deep Transfer Learning Techniques ». Journal of Healthcare Engineering 2022 (11 avril 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6216273.
Texte intégralLai, Ren Yu, Kim Gaik Tay, Audrey Huong, Chang Choon Chew et Shuhaida Ismail. « Dorsal hand Vein Authentication System Using Convolution Neural Network ». International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 12, no 8 (2 août 2022) : 83–90. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae0822_11.
Texte intégralBodavarapu, Pavan Nageswar Reddy, et P. V. V. S. Srinivas. « Facial expression recognition for low resolution images using convolutional neural networks and denoising techniques ». Indian Journal of Science and Technology 14, no 12 (27 mars 2021) : 971–83. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v14i12.14.
Texte intégralShinde, Krishna K., et C. N. Kayte. « Fingerprint Recognition Based on Deep Learning Pre-Train with Our Best CNN Model for Person Identification ». ECS Transactions 107, no 1 (24 avril 2022) : 2209–20. http://dx.doi.org/10.1149/10701.2209ecst.
Texte intégralAthavale, Vijay Anant, Suresh Chand Gupta, Deepak Kumar et Savita. « Human Action Recognition Using CNN-SVM Model ». Advances in Science and Technology 105 (avril 2021) : 282–90. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/ast.105.282.
Texte intégralKo, Kyung-Kyu, et Eun-Sung Jung. « Improving Air Pollution Prediction System through Multimodal Deep Learning Model Optimization ». Applied Sciences 12, no 20 (15 octobre 2022) : 10405. http://dx.doi.org/10.3390/app122010405.
Texte intégralHasan, Moh Arie, Yan Riyanto et Dwiza Riana. « Grape leaf image disease classification using CNN-VGG16 model ». Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer 9, no 4 (5 juillet 2021) : 218–23. http://dx.doi.org/10.14710/jtsiskom.2021.14013.
Texte intégralSingh, Tajinder Pal, Sheifali Gupta, Meenu Garg, Amit Verma, V. V. Hung, H. H. Thien et Md Khairul Islam. « Transfer and Deep Learning-Based Gurmukhi Handwritten Word Classification Model ». Mathematical Problems in Engineering 2023 (3 mai 2023) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2023/4768630.
Texte intégralShakhovska, Nataliya, et Pavlo Pukach. « Comparative Analysis of Backbone Networks for Deep Knee MRI Classification Models ». Big Data and Cognitive Computing 6, no 3 (21 juin 2022) : 69. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc6030069.
Texte intégralThèses sur le sujet "VGG16 MODEL"
Albert, Florea George, et Filip Weilid. « Deep Learning Models for Human Activity Recognition ». Thesis, Malmö universitet, Fakulteten för teknik och samhälle (TS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mau:diva-20201.
Texte intégralThe Augmented Multi-party Interaction(AMI) Meeting Corpus database is used to investigate group activity recognition in an office environment. The AMI Meeting Corpus database provides researchers with remote controlled meetings and natural meetings in an office environment; meeting scenario in a four person sized office room. To achieve the group activity recognition video frames and 2-dimensional audio spectrograms were extracted from the AMI database. The video frames were RGB colored images and audio spectrograms had one color channel. The video frames were produced in batches so that temporal features could be evaluated together with the audio spectrogrames. It has been shown that including temporal features both during model training and then predicting the behavior of an activity increases the validation accuracy compared to models that only use spatial features [1]. Deep learning architectures have been implemented to recognize different human activities in the AMI office environment using the extracted data from the AMI database.The Neural Network models were built using the Keras API together with TensorFlow library. There are different types of Neural Network architectures. The architecture types that were investigated in this project were Residual Neural Network, Visual Geometry Group 16, Inception V3 and RCNN(Recurrent Neural Network). ImageNet weights have been used to initialize the weights for the Neural Network base models. ImageNet weights were provided by Keras API and was optimized for each base model[2]. The base models uses ImageNet weights when extracting features from the input data.The feature extraction using ImageNet weights or random weights together with the base models showed promising results. Both the Deep Learning using dense layers and the LSTM spatio-temporal sequence prediction were implemented successfully.
GUPTA, RASHI. « IMAGE FORGERY DETECTION USING CNN MODEL ». Thesis, 2022. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/19175.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "VGG16 MODEL"
Gupta, Pranjal Raaj, Disha Sharma et Nidhi Goel. « Image Forgery Detection by CNN and Pretrained VGG16 Model ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 141–52. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-6887-6_13.
Texte intégralAnju, T. E., et S. Vimala. « Finetuned-VGG16 CNN Model for Tissue Classification of Colorectal Cancer ». Dans Intelligent Sustainable Systems, 73–84. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-1726-6_7.
Texte intégralLincy, R. Babitha, et R. Gayathri. « Off-Line Tamil Handwritten Character Recognition Based on Convolutional Neural Network with VGG16 and VGG19 Model ». Dans Advances in Automation, Signal Processing, Instrumentation, and Control, 1935–45. Singapore : Springer Singapore, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-8221-9_180.
Texte intégralRamya Manaswi, V., et B. Sankarababu. « A Flexible Accession on Brain Tumour Detection and Classification Using VGG16 Model ». Dans Smart Intelligent Computing and Applications, Volume 1, 225–38. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-9669-5_21.
Texte intégralVidya, D., Shivanand Rumma et Mallikarjun Hangargi. « Apple Classification Based on MRI Images Using VGG16 Convolutional Deep Learning Model ». Dans Proceedings of the First International Conference on Advances in Computer Vision and Artificial Intelligence Technologies (ACVAIT 2022), 114–21. Dordrecht : Atlantis Press International BV, 2023. http://dx.doi.org/10.2991/978-94-6463-196-8_10.
Texte intégralKumar, Ashish, Raied Razi, Anshul Singh et Himansu Das. « Res-VGG : A Novel Model for Plant Disease Detection by Fusing VGG16 and ResNet Models ». Dans Communications in Computer and Information Science, 383–400. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-6318-8_32.
Texte intégralRanjan, Amit, Chandrashekhar Kumar, Rohit Kumar Gupta et Rajiv Misra. « Transfer Learning Based Approach for Pneumonia Detection Using Customized VGG16 Deep Learning Model ». Dans Internet of Things and Connected Technologies, 17–28. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-94507-7_2.
Texte intégralAhmed, Mohammed Junaid, Ashutosh Satapathy, Ch Raga Madhuri, K. Yashwanth Chowdary et A. Naveen Sai. « A Hybrid Model Built on VGG16 and Random Forest Algorithm for Land Classification ». Dans Inventive Systems and Control, 267–80. Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-1624-5_20.
Texte intégralChhabra, Mohit, et Rajneesh Kumar. « An Advanced VGG16 Architecture-Based Deep Learning Model to Detect Pneumonia from Medical Images ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 457–71. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-8774-7_37.
Texte intégralHason Rudd, David, Huan Huo et Guandong Xu. « An Extended Variational Mode Decomposition Algorithm Developed Speech Emotion Recognition Performance ». Dans Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 219–31. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-33380-4_17.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "VGG16 MODEL"
Zhang, Jing-Wei, Kuang-Chyi Lee et Gadi Ashok Kumar Reddy. « Rubber Gasket Defect Classification by VGG16 model ». Dans 2022 IEEE 4th Eurasia Conference on IOT, Communication and Engineering (ECICE). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/ecice55674.2022.10042837.
Texte intégralSurekha, G., Patlolla Sai Keerthana, Nallantla Jaswanth Varma et Tummala Sai Gopi. « Hybrid Image Classification Model using ResNet101 and VGG16 ». Dans 2023 2nd International Conference on Applied Artificial Intelligence and Computing (ICAAIC). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icaaic56838.2023.10140790.
Texte intégralAntonio, Elbren, Cyrus Rael et Elmer Buenavides. « Changing Input Shape Dimension Using VGG16 Network Model ». Dans 2021 IEEE International Conference on Automatic Control & Intelligent Systems (I2CACIS). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/i2cacis52118.2021.9495858.
Texte intégralLi, Ziheng, Yuelong Zhang, Jiankai Zuo, Yupeng Zou et Mingxuan Song. « Improved image-based lung opacity detection of VGG16 model ». 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/10.1117/12.2604522.
Texte intégralAlbashish, Dheeb, Rizik Al-Sayyed, Azizi Abdullah, Mohammad Hashem Ryalat et Nedaa Ahmad Almansour. « Deep CNN Model based on VGG16 for Breast Cancer Classification ». Dans 2021 International Conference on Information Technology (ICIT). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icit52682.2021.9491631.
Texte intégralPanthakkan, Alavikunhu, S. M. Anzar, Saeed Al Mansoori et Hussain Al Ahmad. « Accurate Prediction of COVID-19 (+) Using AI Deep VGG16 Model ». Dans 2020 3rd International Conference on Signal Processing and Information Security (ICSPIS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icspis51252.2020.9340145.
Texte intégralZiyue, Chen, et Gao Yuanyuan. « Primate Recognition System Design Based on Deep Learning Model VGG16 ». Dans 2022 7th International Conference on Image, Vision and Computing (ICIVC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icivc55077.2022.9886310.
Texte intégralN, Valarmathi, Bavya S, Deepika p, Dharani L et Hemalatha P. « Deep Learning Model for Automated Kidney Stone Detection using VGG16 ». Dans 2023 Second International Conference on Electronics and Renewable Systems (ICEARS). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/icears56392.2023.10085509.
Texte intégralQassim, Hussam, Abhishek Verma et David Feinzimer. « Compressed residual-VGG16 CNN model for big data places image recognition ». Dans 2018 IEEE 8th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/ccwc.2018.8301729.
Texte intégralJin, Xuesong, Xin Du et Huiyuan Sun. « VGG-S : Improved Small Sample Image Recognition Model Based on VGG16 ». Dans 2021 3rd International Conference on Artificial Intelligence and Advanced Manufacture (AIAM). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/aiam54119.2021.00054.
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