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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/31371
Titre: | Déconvolution d’images réelles par Le GAN |
Auteur(s): | ADOUR HANENE AHLEM BENAOUDA LOUBNA |
Mots-clés: | réseaux génératifs adversaires, modèle MNET, images nettes, déconvoluer, image floues, apprentissage profond. |
Date de publication: | 2024 |
Editeur: | blida1 |
Résumé: | L'objectif de ce projet est de concevoir un système intelligent capable de déconvoluer des images floues pour avoir des images nettes. Notre approche est basée sur les nouvelles méthodes de l’apprentissage profond, en particulier les réseaux génératifs antagonistes. Le projet consiste d'abord en une présentation des modèles GAN et MNET, ainsi que de la transformation en ondelettes. Ensuite, nous créerons et entraînerons ces modèles en utilisant des outils dédiés aux domaines de la reconnaissance supervisée. |
Description: | 4.621.1.1349;65p |
URI/URL: | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/31371 |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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