Leveraging robust CNN architectures for real-time object recognition from conveyor belt

Leveraging robust CNN architectures for real-time object recognition from conveyor belt

This thesis is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science, 2023.

التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Moon, Nowrin Tasnim, Siddiqua, Sabiha Afrin, Parvin, Shahana, Muntaha, Sidratul, Hassan, K.M. Mehedi
مؤلفون آخرون: Mostakim, Moin
التنسيق: أطروحة
اللغة:English
منشور في: Brac University 2023
الموضوعات:
Neural network
Object detection
Conveyor belt
VGG16
ResNet
MobileNet
YOLOv5
YOLOv7
Convolutional Neural Network
CNN
Vision transformer
Neural networks (Computer science)
الوصول للمادة أونلاين:http://hdl.handle.net/10361/19296

الانترنت

http://hdl.handle.net/10361/19296

مواد مشابهة