Information Entropy Based Convolution Block Attention Module and Deep Learning with Application to Autonomous Driving Object Detection

Muqing Fang

Information Entropy Based Convolution Block Attention Module and Deep Learning with Application to Autonomous Driving Object Detection.

Rel. Luciano Lavagno. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2020

Abstract:	In the autonomous driving detects obstacles solution, on-board cameras are used to identify vehicles, pedestrians, traffic cones, etc. Provide assistance for autonomous driving tasks.
Relatori:	Luciano Lavagno
Anno accademico:	2020/21
Tipo di pubblicazione:	Elettronica
Numero di pagine:	66
Informazioni aggiuntive:	Tesi secretata. Fulltext non presente
Soggetti:
Corso di laurea:	Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea:	Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Aziende collaboratrici:	Zongmu Technology Co.Ltd.
URI:	http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/16003

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