Détection d'objets d'intérieur par apprentissage profond

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Dans ce travail, un système de détection en temps réel a été développé pour identifier et classer avec précision les objets d'intérieur. Pour cela, une base de données personnalisée, appelée YAHINE, a été créé comprenant une variété d'images représentant quelques objets d'intérieur souvent égarés. Ensuite, l'algorithme YOLOv4, basé sur le transfert d'apprentissage, a été entraîné en utilisant deux expériences distinctes : la première en utilisant la base de données YAHINE, et l'autre en utilisant l'augmentation de données. Les performances de détection ont été évaluées en utilisant des mesures telles que la précision, le rappel et le score F1 pour comparer les résultats des deux approches. Les résultats obtenus démontrent l'efficacité du système de détection d'objets proposé.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

f4ec20fb-c028-4d6e-8f2c-571cc04b02ef

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

922336_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Assef Yanis ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"حنان هشام","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"منديل بوبكيور","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"نسرين طنيشي","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Détection d'objets d'intérieur par apprentissage profond

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

كلمات الباحثين

Performances de détection : Apprentissage : Détection d'objets

إشراف وإعداد

الإشراف

منديل بوبكيور, نسرين طنيشي

الإعداد

Assef Yanis , حنان هشام

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