Object detection in images using Faster R-CNN approach

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Élément Dublin Core	Valeur	Langue
dc.contributor.author	TERBECHE, Radjaa	-
dc.contributor.author	ZEDDOUN, Asma	-
dc.date.accessioned	2024-05-19T10:30:29Z	-
dc.date.available	2024-05-19T10:30:29Z	-
dc.date.issued	2023-07-07	-
dc.identifier.uri	http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/22490	-
dc.description.sponsorship	La détection d’objets dans les images est un domaine de recherche important en vision par ordinateur, permettant aux machines de localiser et d’identifier les objets dans les images en temps réel. Cette étude vise à évaluer l’efficacité de l’approche Faster R-CNN pour la détection, la mise en oeuvre et la mise à l’essai de plusieurs modèles pré-entrainés sur la base des données COCO, et leur application à un ensemble de tests à partir de PASCAL VOC. Malgré certaines limites, l’étude souligne l’efficacité et l’adaptabilité de Faster R-CNN dans la gestion de diverses tâches de détection d’objets et son potentiel comme base solide pour de futures recherches	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	University of tlemcen	en_US
dc.relation.ispartofseries	026 Master Info;	-
dc.subject	Détection d’objets, Deep learning, Faster R-CNN, Réseaux neuronaux convolutionnels.	en_US
dc.title	Object detection in images using Faster R-CNN approach	en_US
dc.type	Thesis	en_US
Collection(s) :	Master MID

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Object_detection_in_images_using_Faster_R_CNN_approach.pdf		4,1 MB	Adobe PDF	Voir/Ouvrir