EXTRACTION DES ILOTS PAR DEEP LEARNING

KAABECHE, OUSSAMA; AINOUZ TAHAR, ABDURRAHMEN

dc.contributor.author	KAABECHE, OUSSAMA
dc.contributor.author	AINOUZ TAHAR, ABDURRAHMEN
dc.date.accessioned	2021-02-23T12:26:38Z
dc.date.available	2021-02-23T12:26:38Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.uri	http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10111
dc.description	4.621.1.801; 110 p ;illustré	fr_FR
dc.description.abstract	Le présent projet 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 YOLO, et, dans une seconde étape, à créer et entrainer ce dernier (modèle YOLO), en utilisant des outils ) Google Colab, Labelimg) destinés aux domaines de la reconnaissance supervisée a base des réseaux CNN. Le modèle créé va être capable de faire une extraction d’ilots dans des cartes urbaines et satellitaires.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.subject	ilots, cartes urbaines, cartes satellitaires, réseaux CNN, Google Colab, Labelimg YOLO, Machine Learning, Deep Learning, Intelligence Artificiel.	fr_FR
dc.title	EXTRACTION DES ILOTS PAR DEEP LEARNING	fr_FR