MÉCANISME DE DÉTECTION D'OBJETS À L'AIDE D'UN MODÈLE CNN PROFOND
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La détection et le suivi d'objets jouent un rôle important dans les algorithmes de vision par ordinateur. La détection et le suivi d'objets posent de nombreux défis, comme la détection efficace d'objets à l'intérieur et à l'extérieur et la prévention des occlusions. De nombreuses méthodes traditionnelles ne sont pas adaptées à ces circonstances et n'ont pas une bonne efficacité. En raison de l'augmentation constante de la recherche sur les méthodes d'apprentissage profond et de sa popularité en raison de sa maîtrise en termes de précision, nous choisissons l'apprentissage pro...
La détection et le suivi d'objets jouent un rôle important dans les algorithmes de vision par ordinateur. La détection et le suivi d'objets posent de nombreux défis, comme la détection efficace d'objets à l'intérieur et à l'extérieur et la prévention des occlusions. De nombreuses méthodes traditionnelles ne sont pas adaptées à ces circonstances et n'ont pas une bonne efficacité. En raison de l'augmentation constante de la recherche sur les méthodes d'apprentissage profond et de sa popularité en raison de sa maîtrise en termes de précision, nous choisissons l'apprentissage profond plutôt que l'apprentissage automatique traditionnel. La détection d'objets est un sujet clé dans le traitement d'images et est utilisée pour détecter, identifier et localiser des objets en dessinant les boîtes de délimitation de ces objets. La détection d'objets a de nombreuses applications dans des domaines variés tels que la sécurité, le domaine médical et la défense.
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