Nhận biết các loại thực phẩm qua hình ảnh : Luận văn thạc sĩ Công nghệ Thông tin chuyên ngành. Khoa học Máy tính
Đề tài nghiên cứu “Nhận biết các loại thực phẩm qua hình ảnh” có thể ứng dụng thành công các mô hình học sâu hiện đại để xây dựng một hệ thống nhận dạng thực phẩm tự động, đặc biệt là nhận dạng các thành phần có chứa trong ảnh....
Đã lưu trong:
Tác giả chính: | |
---|---|
Định dạng: | Sách |
Ngôn ngữ: | Undetermined |
Được phát hành: |
Cần Thơ
Trường Đại học Cần Thơ
2019
|
Những chủ đề: | |
Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thư viện lưu trữ: | Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |
---|
LEADER | 01418nam a2200241Ia 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | CTU_232967 | ||
008 | 210402s9999 xx 000 0 und d | ||
082 | |a 005.12 | ||
082 | |b H407 | ||
088 | |a 60480101 | ||
100 | |a Nguyễn, Thanh Hoàng | ||
245 | 0 | |a Nhận biết các loại thực phẩm qua hình ảnh : | |
245 | 0 | |b Luận văn thạc sĩ Công nghệ Thông tin chuyên ngành. Khoa học Máy tính | |
245 | 0 | |c Nguyễn Thanh Hoàng ; Phan Anh Cang (Hướng dẫn khoa học) | |
260 | |a Cần Thơ | ||
260 | |b Trường Đại học Cần Thơ | ||
260 | |c 2019 | ||
520 | |a Đề tài nghiên cứu “Nhận biết các loại thực phẩm qua hình ảnh” có thể ứng dụng thành công các mô hình học sâu hiện đại để xây dựng một hệ thống nhận dạng thực phẩm tự động, đặc biệt là nhận dạng các thành phần có chứa trong ảnh. Giải pháp được đề cập đến là kỹ thuật phát hiện đối tượng trong ảnh dựa theo mô hình mạng Faster R-CNN và YOLO. | ||
650 | |a Kỹ thuật tìm kiếm,Search engines | ||
650 | |x Lập trình,Programming | ||
910 | |b tvtrong | ||
910 | |c tvtrong | ||
980 | |a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ |