Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : 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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