EXTRACTION DES RESEAUX ROUTIERS PAR DEEP LEARNING

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Titre:	EXTRACTION DES RESEAUX ROUTIERS PAR DEEP LEARNING
Auteur(s):	Chabane, Safia Hadji, Ahmed
Mots-clés:	réseau voirie , cartes satellitaires, réseaux CNN, Google Colab, U.net, Machine Learning, Deep Learning Intelligence Artificiel
Date de publication:	2021
Editeur:	Univ Blida1
Résumé:	L’objectif de ce projet est 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 U.NET, et, dans une seconde étape, à créer et entrainer ce dernier (modèle U.net), en utilisant des outils (Google Colab….) destinés aux domaines de la reconnaissance supervisée a base des réseaux CNN. Le modèle créé va être capable de faire une extraction d’un réseau voirie dans des cartes satellitaires
Description:	621.1081 ; 79 p
URI/URL:	http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/13661
Collection(s) :	Mémoires de Master

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