Khaled Bayoudh

Contribution à la détection des véhicules par l'apprentissage profond

Buch

L'apprentissage profond y prend place, en particulier avec la croissance rapide et la disponibilité de grandes bases de données et les récentes améliorations apportées aux unités de traitement graphique connues sous leur nom anglais GPU (Graphics Processing Units). L'objectif principal de cette recherche est d'appliquer les algorithmes d'apprentissage profond, tels que les réseaux de neurones à convolutions (CNNs-Convolutional Neural Networks) et les architectures profondes, en particulier le modèle profond VGG-16 pour la catégorisation et la localisation des véhicules dans des scènes routières. Dans le présent mémoire, nous allons montrer qu… Mehr

CHF 55.90

Preise inkl. MwSt. und Versandkosten (Portofrei ab CHF 40.00)

Versandfertig innerhalb 1-3 Werktagen

V105: Folgt in ca. 15 Arbeitstagen

Produktdetails

ISBN: 978-613-8-47172-1
EAN: 9786138471721
Produktnummer: 30966241
Verlag: Ed Universitaires Europeennes
Sprache: Französisch
Erscheinungsjahr: 2019
Seitenangabe: 80 S.
Masse: H22.3 cm x B15.4 cm x D1.0 cm 139 g
Gewicht: 139

Über den Autor

Khaled Bayoudh est un doctorant à l'École Nationale d'Ingénieurs.Il s'intéresse à divers aspects tels que les véhicules autonomes, la vision par ordinateur et l'apprentissage profond. Avant de commencer ses études doctorales, Khaled a obtenu son master de recherche sur les systèmes de transport intelligents à l'École Nationale d'Ingénieurs,Tunisie.