Andere Kunden interessierten sich auch für
![Sistema de detecção de intrusões baseado na aprendizagem profunda]( "Sistema de detecção de intrusões baseado na aprendizagem profunda")
Sistema de detecção de intrusões baseado na aprendizagem profunda40,99 €![FLAMED: Uma abordagem de aprendizagem profunda para a deteção de incêndios e fumo em tempo real]( "FLAMED: Uma abordagem de aprendizagem profunda para a deteção de incêndios e fumo em tempo real")
FLAMED: Uma abordagem de aprendizagem profunda para a deteção de incêndios e fumo em tempo real39,99 €![Análise de sentimentos de textos X com aprendizagem profunda]( "Análise de sentimentos de textos X com aprendizagem profunda")
Análise de sentimentos de textos X com aprendizagem profunda39,99 €![TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA PARA A DETECÇÃO DE DOENÇA PULMONAR OBSTRUTIVA CRÓNICA]( "TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA PARA A DETECÇÃO DE DOENÇA PULMONAR OBSTRUTIVA CRÓNICA")
TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA PARA A DETECÇÃO DE DOENÇA PULMONAR OBSTRUTIVA CRÓNICA29,99 €![Novo sistema de previsão de doenças utilizando técnicas híbridas de aprendizagem profunda]( "Novo sistema de previsão de doenças utilizando técnicas híbridas de aprendizagem profunda")
Novo sistema de previsão de doenças utilizando técnicas híbridas de aprendizagem profunda51,99 €![Reconhecimento da atividade humana usando aprendizagem profunda]( "Reconhecimento da atividade humana usando aprendizagem profunda")
Reconhecimento da atividade humana usando aprendizagem profunda44,99 €![Aplicações da aprendizagem profunda]( "Aplicações da aprendizagem profunda")
Aplicações da aprendizagem profunda33,99 €
Está a ter lugar uma aprendizagem profunda, especialmente com o rápido crescimento e disponibilidade de grandes bases de dados e as recentes melhorias nas Unidades de Processamento Gráfico (GPUs). O principal objectivo desta investigação é aplicar algoritmos de aprendizagem profunda, tais como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e arquitecturas profundas, em particular o modelo VGG-16 deep para categorização e localização de veículos em cenários rodoviários. Nesta tese, mostraremos que através da parametrização optimizada e modificação algorítmica simples, podemos melhorar, mesmo relativamente, a robustez de uma determinada rede Faster R-CNN na detecção de veículos e obter melhores resultados com base em várias bases de dados (PASCAL VOC 2007, PASCAL VOC 2012, MIT Traffic, CUHK Square e Logiroad).