Multimodal approach to human detection in unconstrained environments using YOLOV7 for conventional, infrared & thermal cameras
This thesis is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science, 2023.
Автори: | Rukaiya, Maymuna, Khan Soumik, Md. Muhtadee Faiaz, Sakib, Sazzad Hossan, Islam, Md. Ashikul, Ishrak, Mohammad Farhan |
---|---|
Інші автори: | Rhaman, Dr. Md. Khalilur |
Формат: | Дисертація |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Brac University
2023
|
Предмети: | |
Онлайн доступ: | http://hdl.handle.net/10361/21922 |
Схожі ресурси
-
Occluded object detection for autonomous vehicles employing YOLOv5, YOLOX and Faster R-CNN
за авторством: Mostafa, Tanzim, та інші
Опубліковано: (2022) -
Chronic kidney disease detection using ensemble classi ers and feature set reduction
за авторством: Shawan, Naveed Rahman, та інші
Опубліковано: (2019) -
Infrared thermography based defect analysis of photovoltaic modules using machine learning
за авторством: Mobin, Ovib Hassan, та інші
Опубліковано: (2021) -
Emotion analysis using machine learning model and deep learning model on DEAP dataset
за авторством: Hasan, Anita, та інші
Опубліковано: (2022) -
Introducing AI in garment fault detection using YOLOv5 to reduce bottleneck
за авторством: Sanjana, Jasia, та інші
Опубліковано: (2024)