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dc.contributor.author |
OUADAH HADJER |
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dc.contributor.author |
YETTOU CHERIFA KHAOULA |
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dc.date.accessioned |
2024-09-24T09:35:35Z |
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dc.date.available |
2024-09-24T09:35:35Z |
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dc.date.issued |
2024 |
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dc.identifier.uri |
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/30361 |
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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 |
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