Apprentissage semi-supervisé pour la détection multi-objets dans des séquences vidéos : Application à l'analyse de flux urbains
Depuis les années 2000, un progrès significatif est enregistré dans les travaux de recherche qui proposent l’apprentissage de détecteurs d’objets sur des grandes bases de données étiquetées manuellement et disponibles publiquement. Cependant, lorsqu’un détecteur générique d’objets est appliqué sur d...
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| Language: | fr |
| Published: |
2017
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.theses.fr/2017CLFAC015/document |