Contribution à la détection des véhicules par l'apprentissage profond
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Contribution à la détection des véhicules par l'apprentissage profond

KHALED BAYOUDH

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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 que grâce à un paramétrage optimisé et une modification algorithmique simple, nous pouvons améliorer, même de façon relative, la robustesse d‘un réseau particulier de type Faster R-CNN dans la détection des véhicules et obtenir des résultats meilleurs en s'appuyant sur diverses bases de données (PASCAL VOC 2007, PASCAL VOC 2012, MIT Traffic, CUHK Square et Logiroad).

Format : Papier

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Quantité
Disponible

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.


Fiche technique

Auteur
KHALED BAYOUDH
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2019
Pays
Tunisie Tunisie

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