Sökning: "RPN"
Visar resultat 1 - 5 av 14 uppsatser innehållade ordet RPN.
1. Comparison and performance analysis of deep learning techniques for pedestrian detection in self-driving vehicles
Kandidat-uppsats, Blekinge Tekniska Högskola/Institutionen för datavetenskapSammanfattning : Background: Self-driving cars, also known as automated cars are a form of vehicle that can move without a driver or human involvement to control it. They employ numerous pieces of equipment to forecast the car’s navigation, and the car’s path is determined depending on the output of these devices. LÄS MER
2. A Bidirectional ApproachApplied on Deeper and WiderSiamese Network
Master-uppsats, Uppsala universitet/Institutionen för informationsteknologiSammanfattning : Object tracking and object detection are two components within computer vision that have been widely improved during the last decade, in terms of precision and speed. This is mainly because deep learning has been incorporatedinto the algorithms, but also because new techniques and insights within the area are frequently released. LÄS MER
3. CenterPoint-based 3D Object Detection in ONCE Dataset
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : High-efficiency point cloud 3D object detection is important for autonomous driving. 3D object detection based on point cloud data is naturally more complex and difficult than the 2D task based on images. Researchers keep working on improving 3D object detection performance in autonomous driving scenarios recently. LÄS MER
4. Riskanalys inom MRO-industrin
M1-uppsats, KTH/Hållbar produktionsutveckling (ML)Sammanfattning : MRO-industrin är en kritisk del för underhåll inom flygindustrin och arbetsprocesserna ser olika ut från företag till företag. För att kunna utföra ett så säkert och kvalitetsmässigt arbete som möjligt så är det viktigt att riskbedöma samt minimera existerande risker i operationen för att säkerställa kvalitet till kund samt säkerhet för arbetare. LÄS MER
5. One Stage Fine- Grained Classification
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : Fine- grained Visual Classification (FGVC) is a rapidly growing field in image classification. However, it is a challenging task due to subcategories sharing subtle differences. LÄS MER