Titre :	Développement d’une interface de détection d’objets en utilisant python
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Lyes Ladjali ; Kabiche Juba ; Mourad Lazri, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi.Ouzou : U.M.M.T.O
Année de publication :	2020
Importance :	73 p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm.
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Deep learning  Détection d'objets  Réseaux de neurones  R-CNN  Mask R-CNN  Python  Traitement d’une image  Image numérique  Langage de programmation
Résumé :	Dans le domaine de la vision artificielle, les méthodes de Deep Learning ont remporté un grand succès ces dernières années , en particulier les réseaux de neurones convolutifs basés sur les régions (R-CNN), conçus pour donner plus de précision et de vitesse aux algorithmes de détection d'objets .dans ce travail nous avons passé en revue quelques généralités sur le traitement d'images et définit les différentes méthodes de détection d' objets basées sur le Deep Learning pour but d'étudier et d'appliquer un algorithme de détection et de segmentation d'objets appelé Mask R-CNN dans des images acquises par une mono camera (webcam) , la méthode utilisée permet de détecter , localiser , reconnaitre , classifier et envelopper avec différents masques les objets qui se trouvent dans l'image. En suite nous avons procéder à une suite de tests et on a abouti des résultats satisfaisants.
En ligne :	D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\LADJALI LYES; KABICHE JUBA.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=35813

Développement d’une interface de détection d’objets en utilisant python [theses et memoires] / Lyes Ladjali ; Kabiche Juba ; Mourad Lazri, Directeur de thèse . - Tizi.Ouzou (Tizi.Ouzou) : U.M.M.T.O, 2020 . - 73 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Deep learning  Détection d'objets  Réseaux de neurones  R-CNN  Mask R-CNN  Python  Traitement d’une image  Image numérique  Langage de programmation
Résumé :	Dans le domaine de la vision artificielle, les méthodes de Deep Learning ont remporté un grand succès ces dernières années , en particulier les réseaux de neurones convolutifs basés sur les régions (R-CNN), conçus pour donner plus de précision et de vitesse aux algorithmes de détection d'objets .dans ce travail nous avons passé en revue quelques généralités sur le traitement d'images et définit les différentes méthodes de détection d' objets basées sur le Deep Learning pour but d'étudier et d'appliquer un algorithme de détection et de segmentation d'objets appelé Mask R-CNN dans des images acquises par une mono camera (webcam) , la méthode utilisée permet de détecter , localiser , reconnaitre , classifier et envelopper avec différents masques les objets qui se trouvent dans l'image. En suite nous avons procéder à une suite de tests et on a abouti des résultats satisfaisants.
En ligne :	D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\LADJALI LYES; KABICHE JUBA.PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
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