Segmentation sémantique des images
Utilisation des techniques d'apprentissage profond
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Ce livre se concentre sur les techniques d'apprentissage profond dans l'application de la segmentation sémantique des images. Son objectif est de comprendre clairement la performance des réseaux de neurones dans différents contextes, en les entraînant à apprendre à partir de différentes images, en utilisant une approche basée sur l'apprentissage profond.Le projet proposé est construit autour d'une architecture de réseau neuronal convolutif VGG-16, afin de détecter les différentes parties et éléments d'une image en appliquant différentes couches, utilisées pour reconnaître l'ob...
Ce livre se concentre sur les techniques d'apprentissage profond dans l'application de la segmentation sémantique des images. Son objectif est de comprendre clairement la performance des réseaux de neurones dans différents contextes, en les entraînant à apprendre à partir de différentes images, en utilisant une approche basée sur l'apprentissage profond.Le projet proposé est construit autour d'une architecture de réseau neuronal convolutif VGG-16, afin de détecter les différentes parties et éléments d'une image en appliquant différentes couches, utilisées pour reconnaître l'objet dans l'image finale. Ce travail effectue une évaluation comparative du premier réseau pré-entraîné par rapport au réseau entraîné, à travers plusieurs répétitions et essais et différents changements dans sa structure.Les résultats expérimentaux indiquent comment le nombre de fois qu'une image a été vue pendant l'entraînement varie entre les différents modèles.Ces résultats expérimentaux démontrent également que les méthodes de segmentation peuvent être très utiles une fois les modèles entraînés.
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