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http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24825
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Madani, Hicham | - |
dc.date.accessioned | 2025-03-02T10:06:39Z | - |
dc.date.available | 2025-03-02T10:06:39Z | - |
dc.date.issued | 2022-10-05 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24825 | - |
dc.description.abstract | L’apprentissage en profondeur est l’une des branches de l’intelligence artificielle qui dépend principalement des réseaux de neurones artificiels et permet l’accomplissement de tâches complexes telles que le suivi d’objets dont nous allons porter notre étude sur. Dans cette thèse, nous avons augmenté un réseau neuronal convolutif basé sur une région avec une couche de régression qui peut estimer les quatre coordonnées de la boîte englobante de l'objet détecté. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | University of tlemcen | en_US |
dc.relation.ispartofseries | 243 Master info; | - |
dc.subject | L'apprentissage en profondeur, Suivi d'objet, réseaux de neurones convolutifs,détection d'objets. | en_US |
dc.title | L’Apprentissage Profond pour le suivi d’objet par régression Deep learning regression for object tracking | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Collection(s) : | Master RSD |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
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L_Apprentissage_Profond_pour_le_suivi_d_objet_par_régression_Deep_learning_regression_for_object_tracking.pdf | 11,5 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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