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L'apprendimento profondo sta avendo luogo, specialmente con la rapida crescita e la disponibilit di grandi database e i recenti miglioramenti nelle unit di elaborazione grafica (GPU). L'obiettivo principale di questa ricerca quello di applicare algoritmi di apprendimento profondo, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le architetture profonde, in particolare il modello profondo VGG-16 per la categorizzazione e la localizzazione dei veicoli nelle scene stradali. In questa tesi, mostreremo che attraverso una parametrizzazione ottimizzata e una semplice modifica algoritmica, possiamo migliorare, anche relativamente, la robustezza di una particolare rete Faster R-CNN nel rilevamento dei veicoli e ottenere risultati migliori basati su vari database (PASCAL VOC 2007, PASCAL VOC 2012, MIT Traffic, CUHK Square e Logiroad).
- Format: Pocket/Paperback
- ISBN: 9786204152790
- Språk: Engelska
- Antal sidor: 68
- Utgivningsdatum: 2021-10-15
- Förlag: Edizioni Sapienza