L’Apprentissage Profond pour le suivi d’objet par régression Deep learning regression for object tracking

dc.contributor.authorMadani, Hichamen_US
dc.date.accessioned2025-03-02T10:06:39Zen_US
dc.date.available2025-03-02T10:06:39Zen_US
dc.date.issued2022-10-05en_US
dc.description.abstractL’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.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/24825en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcenen_US
dc.relation.ispartofseries243 Master info;en_US
dc.subjectL'apprentissage en profondeur, Suivi d'objet, réseaux de neurones convolutifs,détection d'objets.en_US
dc.titleL’Apprentissage Profond pour le suivi d’objet par régression Deep learning regression for object trackingen_US
dc.typeThesisen_US

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