Deep-learning applicato all'identificazione automatica di frutta in immagini

Barbazza, Sigfrido (2016) Deep-learning applicato all'identificazione automatica di frutta in immagini. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [L-DM270], Documento ad accesso riservato.
Documenti full-text disponibili:
[thumbnail of TESI_BARBAZZA_SIGFRIDO.pdf] Documento PDF
Full-text accessibile solo agli utenti istituzionali dell'Ateneo
Disponibile con Licenza: Salvo eventuali più ampie autorizzazioni dell'autore, la tesi può essere liberamente consultata e può essere effettuato il salvataggio e la stampa di una copia per fini strettamente personali di studio, di ricerca e di insegnamento, con espresso divieto di qualunque utilizzo direttamente o indirettamente commerciale. Ogni altro diritto sul materiale è riservato

Download (5MB) | Contatta l'autore

Abstract

Analisi delle fasi per la realizzazione di uno strumento di supporto gli agricoltori, dalla creazione di un dataset, all'addestramento e test di una rete neurale artificiale, con obiettivo la localizzazione del prodotto agricolo all'interno delle immagini.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Barbazza, Sigfrido
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
dataset,labelling,test,OpenCV,addestramento,reti neurali artificiali,Darknet-YOLO
Data di discussione della Tesi
7 Ottobre 2016
URI

Altri metadati

Statistica sui download

Gestione del documento: Visualizza il documento

^