Implémentation de la Super-Résolution d'images à l'aide du GAN

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Élément Dublin Core	Valeur	Langue
dc.contributor.author	OUADAH HADJER	-
dc.contributor.author	YETTOU CHERIFA KHAOULA	-
dc.date.accessioned	2024-09-24T09:35:35Z	-
dc.date.available	2024-09-24T09:35:35Z	-
dc.date.issued	2024	-
dc.identifier.uri	https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/30361	-
dc.description	4.621.1.1308.70P	fr_FR
dc.description.abstract	L'objectif principal de ce mémoire est de développer et d'évaluer une méthode de superrésolution d'images basée sur les réseaux antagonistes génératifs (Generative Adversarial Networks, GAN). Cette méthode vise à améliorer la qualité et la résolution des images à faible résolution en générant des détails fins et réalistes, surpassant ainsi les techniques traditionnelles d'interpolation.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	blida1	fr_FR
dc.subject	Super-résolution d'images, Réseaux antagonistes génératifs (GANs), Apprentissage profond.	fr_FR
dc.title	Implémentation de la Super-Résolution d'images à l'aide du GAN	fr_FR
Collection(s) :	Mémoires de Master

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Fichier	Description	Taille	Format
SRGAN_Memoire finale.pdf		3,97 MB	Adobe PDF	Voir/Ouvrir

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