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.
Asıl Yazarlar: | Sanjana, Jasia, Al Muhit, Abdullah, Zia, Asma |
---|---|
Diğer Yazarlar: | Rhaman, Dr. Md. Khalilur |
Materyal Türü: | Tez |
Dil: | English |
Baskı/Yayın Bilgisi: |
Brac University
2024
|
Konular: | |
Online Erişim: | http://hdl.handle.net/10361/22061 |
Benzer Materyaller
-
Real-time garments defects detection at the sewing phase to optimize waste cost using YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv7-w6 and Pytorch
Yazar:: Uddin, Md. Minhaz, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023) -
Advancing autonomous navigation: YOLO-based road obstacle detection and segmentation for Bangladeshi environments
Yazar:: Mahmud, Ishtiaque, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2024) -
Fire and disaster detection with multimodal quadcopter By machine learning
Yazar:: Afrin, Anika, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023) -
Occluded object detection for autonomous vehicles employing YOLOv5, YOLOX and Faster R-CNN
Yazar:: Mostafa, Tanzim, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2022) -
Leveraging robust CNN architectures for real-time object recognition from conveyor belt
Yazar:: Moon, Nowrin Tasnim, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)