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.
Автори: | Sanjana, Jasia, Al Muhit, Abdullah, Zia, Asma |
---|---|
Інші автори: | Rhaman, Dr. Md. Khalilur |
Формат: | Дисертація |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Brac University
2024
|
Предмети: | |
Онлайн доступ: | http://hdl.handle.net/10361/22061 |
Схожі ресурси
-
Real-time garments defects detection at the sewing phase to optimize waste cost using YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv7-w6 and Pytorch
за авторством: Uddin, Md. Minhaz, та інші
Опубліковано: (2023) -
Advancing autonomous navigation: YOLO-based road obstacle detection and segmentation for Bangladeshi environments
за авторством: Mahmud, Ishtiaque, та інші
Опубліковано: (2024) -
Fire and disaster detection with multimodal quadcopter By machine learning
за авторством: Afrin, Anika, та інші
Опубліковано: (2023) -
Occluded object detection for autonomous vehicles employing YOLOv5, YOLOX and Faster R-CNN
за авторством: Mostafa, Tanzim, та інші
Опубліковано: (2022) -
Leveraging robust CNN architectures for real-time object recognition from conveyor belt
за авторством: Moon, Nowrin Tasnim, та інші
Опубліковано: (2023)