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dc.contributor.authorBouchama, Naziha-
dc.contributor.authorKamech, A. H (Encadreur)-
dc.date.accessioned2022-12-13T13:50:40Z-
dc.date.available2022-12-13T13:50:40Z-
dc.date.issued2022-09-27-
dc.identifier.urihttps://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20471-
dc.descriptionill., Bibliogr. Cote: ma-004-887fr_FR
dc.description.abstractActuellement, avec les nouvelles applications de la 3D notamment dans la réalité virtuelle, la conception de systèmes 3D est de plus en plus demandée. Toutefois, cette tache nécessite beaucoup de travail et de couts pour les designers, afin de faciliter ce travail, on s’intéresse dans notre projet à la génération des formes 3D à partir des descriptions textuelles, en se servant de la puissance de quelques variantes des réseaux de neurones antagonistes génératifs (CGAN, WGAN), la méthode BERT pour la manipulation des entrées textuelles tout en réduisant le volume des formes 3D à l’aide des autoencodeurs. Nos modèles ont été testés sur le dataset ShapeNet. Mots clés : BERT, génération des formes 3D, réseaux de neurones, CGAN, WGAN, autoencodeurs.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectBERTfr_FR
dc.subjectgénération des formes 3Dfr_FR
dc.subjectréseaux de neuronesfr_FR
dc.subjectCGANfr_FR
dc.subjectWGANfr_FR
dc.subjectautoencodeursfr_FR
dc.titleGénération des formes 3D à partir des descriptions textuellesfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
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