L’apprentissage profond pour la segmentation sémantique d’image
| dc.contributor.author | Bouchair ,yousra | |
| dc.contributor.author | Boudaoud, ikram | |
| dc.contributor.author | Hassina, belaid | |
| dc.date.accessioned | 2025-04-15T13:24:34Z | |
| dc.date.available | 2025-04-15T13:24:34Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | Dans cette mémoire, nous nous intéressons à la segmentation semantique d'image, une des tâches de haut niveau qu'ouvre la voie à une compréhension complète des scènes. Plus précisément, elle requiert une compréhension sémantique au niveau du pixel. Avec le succès de l’apprentissage approfondi de ces dernières années, les problèmes de segmentation sémantique sont abordés en utilisant des architectures profondes. Ensuite, nous sommes présentes les différentes approches de la segmentation ,puis ont illustrèes la segmentation sémantique en utilisant l'approche U-net. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/4568 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Faculté des Sciences | |
| dc.title | L’apprentissage profond pour la segmentation sémantique d’image | |
| dc.title.alternative | Réseaux et systèmes distribués | |
| dc.type | Thesis |