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Contributo al rilevamento dei veicoli con l'apprendimento profondo (in Italian)
Bayoudh, Khaled
Synopsis "Contributo al rilevamento dei veicoli con l'apprendimento profondo (in Italian)"
L'apprendimento profondo sta avendo luogo, specialmente con la rapida crescita e la disponibilità di grandi database e i recenti miglioramenti nelle unità di elaborazione grafica (GPU). L'obiettivo principale di questa ricerca è 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).