Robust Recognition of Objects in the Safety Critical Systems: A Case Study of Traffic Sign Recognition

ATIF, MUHAMMAD
2023

2023
Inglese
Traffic Sign Recognition, Machine Learning, Deep Learning, Classification, Sliding Windows, Meta Learning, Robustness, Visual Camera Failures, Data Augmentation,
136
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Atif_Final_Thesis.pdf

accesso aperto

Dimensione 4.07 MB
Formato Adobe PDF
4.07 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/185071
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIFI-185071