Introducing AI in garment fault detection using YOLOv5 to reduce bottleneck
This thesis is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science, 2023.
المؤلفون الرئيسيون: | Sanjana, Jasia, Al Muhit, Abdullah, Zia, Asma |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Rhaman, Dr. Md. Khalilur |
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
Brac University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://hdl.handle.net/10361/22061 |
مواد مشابهة
-
Real-time garments defects detection at the sewing phase to optimize waste cost using YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv7-w6 and Pytorch
بواسطة: Uddin, Md. Minhaz, وآخرون
منشور في: (2023) -
Advancing autonomous navigation: YOLO-based road obstacle detection and segmentation for Bangladeshi environments
بواسطة: Mahmud, Ishtiaque, وآخرون
منشور في: (2024) -
Fire and disaster detection with multimodal quadcopter By machine learning
بواسطة: Afrin, Anika, وآخرون
منشور في: (2023) -
Occluded object detection for autonomous vehicles employing YOLOv5, YOLOX and Faster R-CNN
بواسطة: Mostafa, Tanzim, وآخرون
منشور في: (2022) -
Leveraging robust CNN architectures for real-time object recognition from conveyor belt
بواسطة: Moon, Nowrin Tasnim, وآخرون
منشور في: (2023)