Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "automatic fish detection and classification" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Real-time detection and classification of fish in underwater environment using YOLOv5: a comparative study of deep learning architectures
Wykrywanie i klasyfikacja ryb w czasie rzeczywistym w środowisku podwodnym przy użyciu YOLOv5: badanie porównawcze architekturgłębokiego uczenia
Autorzy:
Multajam, Rizki
Ayob, Ahmad Faisal Mohamad
Sanjaya, W.S. Mada
Sambas, Aceng
Rusyn, Volodymyr
Samila, Andrii
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
deep learning
YOLOv5
real-time methods
ONNX
automatic fish detection and classification
metody czasu rzeczywistego
automatyczne wykrywanie i klasyfikacja ryb
Pokaż więcej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Real-time detection and classification of fish in underwater environment using YOLOv5: a comparative study of deep learning architectures
Autorzy:
Multajam, Rizki
Ayob, Ahmad Faisal Mohamad
Sanjaya, W.S. Mada
Sambas, Aceng
Rusyn, Volodymyr
Samila, Andrii
Data publikacji:
2024
Słowa kluczowe:
deep learning
YOLOv5
real-time methods
ONNX
automatic fish detection and classification
metody czasu rzeczywistego
automatyczne wykrywanie i klasyfikacja ryb
Pokaż więcej
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies