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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/13661
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Chabane, Safia | - |
dc.contributor.author | Hadji, Ahmed | - |
dc.date.accessioned | 2022-01-03T09:15:42Z | - |
dc.date.available | 2022-01-03T09:15:42Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/13661 | - |
dc.description | 621.1081 ; 79 p | fr_FR |
dc.description.abstract | 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 | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Univ Blida1 | fr_FR |
dc.subject | réseau voirie , cartes satellitaires, réseaux CNN, Google Colab, U.net, Machine Learning, Deep Learning Intelligence Artificiel | fr_FR |
dc.title | EXTRACTION DES RESEAUX ROUTIERS PAR DEEP LEARNING | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
Fichier(s) constituant ce document :
Fichier | Description | Taille | Format | |
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Pfe-extraction_des_réseaux_routiers2021.pdf | 4,78 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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