Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/5740
Affichage complet
Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorNACHEF, Abd el karim-
dc.contributor.authorBOUMEDIENE, Noureddine-
dc.date.accessioned2022-11-27T13:53:09Z-
dc.date.available2022-11-27T13:53:09Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/5740-
dc.description.abstractLa détection d’objets mobiles est une étape clé de nombreux algorithmes de vision par ordinateur tels que la vidéo surveillance, l’analyse du mouvement humain, la robotique, l’analyse de séquences sportives et autres. Récemment, la précision de la détection d'objets a été améliorée grâce aux performances des approches basées sur un algorithme d'apprentissage profond tel qu'un réseau convolutif basé sur la région (R-CNN), YOLO (You Only Look Once) et d'autres. L'objectif de ce mémoire de Master est d'identifier et d'évaluer les performances des modèles d'apprentissage profond existants qui sont appropriés et très efficaces pour la reconnaissance d'objets en temps réel.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Ibn Khaldoun -Tiaret-en_US
dc.subjectdétection d’objets, apprentissage profond, R-CNN, SSD, YOLO.en_US
dc.titleDétection d'objet en temps réel en utilisant une approche basée sur l'apprentissage profonden_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
TH.M.INF.FR.2022.46.pdf4,05 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.