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dc.contributor.authorKAABECHE, OUSSAMA-
dc.contributor.authorAINOUZ TAHAR, ABDURRAHMEN-
dc.date.accessioned2021-02-23T12:26:38Z-
dc.date.available2021-02-23T12:26:38Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10111-
dc.description4.621.1.801; 110 p ;illustréfr_FR
dc.description.abstractLe présent projet consiste à faire dans une première étape une présentation de l’Intelligence Artificiel et le Machine Learning, ainsi que le Deep Learning, puis définir le modèle YOLO, et, dans une seconde étape, à créer et entrainer ce dernier (modèle YOLO), en utilisant des outils ) Google Colab, Labelimg) destinés aux domaines de la reconnaissance supervisée a base des réseaux CNN. Le modèle créé va être capable de faire une extraction d’ilots dans des cartes urbaines et satellitaires.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectilots, cartes urbaines, cartes satellitaires, réseaux CNN, Google Colab, Labelimg YOLO, Machine Learning, Deep Learning, Intelligence Artificiel.fr_FR
dc.titleEXTRACTION DES ILOTS PAR DEEP LEARNINGfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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