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.
Những tác giả chính: | Sanjana, Jasia, Al Muhit, Abdullah, Zia, Asma |
---|---|
Tác giả khác: | Rhaman, Dr. Md. Khalilur |
Định dạng: | Luận văn |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
Brac University
2024
|
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://hdl.handle.net/10361/22061 |
Những quyển sách tương tự
-
Real-time garments defects detection at the sewing phase to optimize waste cost using YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv7-w6 and Pytorch
Bằng: Uddin, Md. Minhaz, et al.
Được phát hành: (2023) -
Advancing autonomous navigation: YOLO-based road obstacle detection and segmentation for Bangladeshi environments
Bằng: Mahmud, Ishtiaque, et al.
Được phát hành: (2024) -
Fire and disaster detection with multimodal quadcopter By machine learning
Bằng: Afrin, Anika, et al.
Được phát hành: (2023) -
Occluded object detection for autonomous vehicles employing YOLOv5, YOLOX and Faster R-CNN
Bằng: Mostafa, Tanzim, et al.
Được phát hành: (2022) -
Leveraging robust CNN architectures for real-time object recognition from conveyor belt
Bằng: Moon, Nowrin Tasnim, et al.
Được phát hành: (2023)