Show simple item record

dc.contributor.authorNoguera Recasens, Jordi
dc.contributor.otherTecnoCampus. Departament de Tecnologiaca
dc.date.accessioned2024-09-30T12:00:10Z
dc.date.available2024-09-30T12:00:10Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12367/2774
dc.descriptionTreball de fi de grau – Curs 2023-2024ca
dc.description.abstractEl projecte redactat en aquesta memòria es basa en l’estudi de l’ús dels models d’intel·ligència artificial amb una arquitectura Transformer per optimitzar el procés de detecció de la malaltia esquistosomiasi el qual ja s’ha provat anteriorment amb el model YOLO. Per aconseguir aquest procés de detecció, tècniques basades en la detecció d’objectes i les imatges de la base de dades del laboratori han sigut clau per poder fer-ho.ca
dc.format.extent36, 19, 5 p.ca
dc.language.isocatca
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalca
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.otherYOLO, esquistosomiasi, transformerca
dc.titleDORA: desenvolupament d’un prototip pel diagnòstic automàtic de l’esquistosomiasi basat en Transformersca
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisca
dc.rights.accessLevelinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.embargo.termscapca
dc.contributor.tutorSayrol, Elisa


Files in this item

 
 
 

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Except where otherwise noted, this item's license is described as http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Share on TwitterShare on LinkedinShare on FacebookShare on TelegramShare on WhatsappPrint