Hungarian

Selyemkóró detektálás a LUCAS adatbázis képein YOLO módszertanokkal

Katona, Ádám (2023) Selyemkóró detektálás a LUCAS adatbázis képein YOLO módszertanokkal. Masters, Szegedi Tudományegyetem.

[thumbnail of 2023_katona_adam.pdf] PDF
2023_katona_adam.pdf
Hozzáférés joga: SZTE designated computers only
Download (1MB)

English title

Detecting common milkweed in LUCAS database images using YOLO methodologies

Institution

Szegedi Tudományegyetem

Faculty

Faculty of Science and Informatics

Department

Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Discipline

Natural Sciences

Institute

Informatikai Intézet

Specialization

programtervező informatikus

Supervisor(s)

Supervisor
Supervisor scientific name label
Email
EHA
Balázs, Péter Attila
egyetemi docens
UNSPECIFIED
UNSPECIFIED

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: 01. Natural sciences
Depositing User: TTIK szerkesztő
Date Deposited: 2024. May. 21. 14:43
Last Modified: 2025. Jan. 07. 11:54
URI: https://diploma.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/140872

Actions (login required)

View Item View Item
SZTE Repository of Degree Theses is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.