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.
Hlavní autoři: | Sanjana, Jasia, Al Muhit, Abdullah, Zia, Asma |
---|---|
Další autoři: | Rhaman, Dr. Md. Khalilur |
Médium: | Diplomová práce |
Jazyk: | English |
Vydáno: |
Brac University
2024
|
Témata: | |
On-line přístup: | http://hdl.handle.net/10361/22061 |
Podobné jednotky
-
Real-time garments defects detection at the sewing phase to optimize waste cost using YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv7-w6 and Pytorch
Autor: Uddin, Md. Minhaz, a další
Vydáno: (2023) -
Advancing autonomous navigation: YOLO-based road obstacle detection and segmentation for Bangladeshi environments
Autor: Mahmud, Ishtiaque, a další
Vydáno: (2024) -
Fire and disaster detection with multimodal quadcopter By machine learning
Autor: Afrin, Anika, a další
Vydáno: (2023) -
Occluded object detection for autonomous vehicles employing YOLOv5, YOLOX and Faster R-CNN
Autor: Mostafa, Tanzim, a další
Vydáno: (2022) -
Leveraging robust CNN architectures for real-time object recognition from conveyor belt
Autor: Moon, Nowrin Tasnim, a další
Vydáno: (2023)