{"product_id":"contribuicao-para-a-deteccao-de-veiculos-atraves-de-aprendizagem-profunda-von-khaled-bayoudh","title":"Contribuição para a detecção de veículos através de aprendizagem profunda","description":"\u003cp\u003eEstá a ter lugar uma aprendizagem profunda, especialmente com o rápido crescimento e disponibilidade de grandes bases de dados e as recentes melhorias nas Unidades de Processamento Gráfico (GPUs). O principal objectivo desta investigação é aplicar algoritmos de aprendizagem profunda, tais como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e arquitecturas profundas, em particular o modelo VGG-16 deep para categorização e localização de veículos em cenários rodoviários. Nesta tese, mostraremos que através da parametrização optimizada e modificação algorítmica simples, podemos melhorar, mesmo relativamente, a robustez de uma determinada rede Faster R-CNN na detecção de veículos e obter melhores resultados com base em várias bases de dados (PASCAL VOC 2007, PASCAL VOC 2012, MIT Traffic, CUHK Square e Logiroad).\u003c\/p\u003e\u003cdiv class=\"aw-variant-hidden-subtitle-div\" id=\"aw-variant-subtitle-9786204152806\"\u003e\u003ch3\u003e\u003c\/h3\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Autorenwelt Shop","offers":[{"title":"Softcover - 9786204152806","offer_id":39485532373085,"sku":"9786204152806","price":39.9,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0940\/0622\/files\/ec9305e7-571a-4f07-a0fe-7993da118a51.jpg?v=1758348898","url":"https:\/\/shop.autorenwelt.de\/products\/contribuicao-para-a-deteccao-de-veiculos-atraves-de-aprendizagem-profunda-von-khaled-bayoudh","provider":"Autorenwelt Shop","version":"1.0","type":"link"}