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Activity since Sunday, 11 May 2025, 12:23 AM
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  1. 2020-2021 : Reconnaissance de créatures et de personnes par vision et apprentissage
  2. Département Sciences du Numérique (SN)
  3. 3ème année FISEA
  4. Ensemble des UEs de S9
  5. N9EN17 - UE Vision, Réalité Augmentée et Applications

N9EN17C - APP transversal Multimédia

  • 2020-2021 : Reconnaissance de créatures et de personnes par vision et apprentissage

    • Présentation et explication du sujet

    • File icon
      Présentation de l'APP faite le 19 novembre à 12h15 File
      677.7 KB
    • File icon
      Livret de l'APP disponible dès le 21 novembre File
      655.4 KB
    • URL icon
      Dataset pokémon URL
    • URL icon
      Dataset Market1501 (ré-identification de personnes) URL
    • File icon
      Livret de l'APP disponible dès le 21 novembre File
      653.2 KB
    • Etape 1 : Reconnaissance de créatures et de personnes par vision

    • File icon
      Livret de présentation de l'étape 1 File
      426.9 KB
    • File icon
      Livret de présentation de l'étape 1 (tuteur) File
      424.7 KB
    • URL icon
      code et article sur SIFT URL
    • File icon
      ORB File
      932.6 KB
    • File icon
      SURF File
      706.4 KB
    • File icon
      HOG File
      445.4 KB
    • File icon
      LOMO File
      1.5 MB
    • File icon
      ColorNames File
      873.1 KB
    • URL icon
      Lien vers un livre en ligne sur la réidentification URL
    • Etape 2 : Utilisation de techniques d'apprentissage


    • File icon
      APP Etape2 Livret Etudiant File
      169.3 KB
    • File icon
      APP Etape2 Livret Tuteur File
      179.5 KB
    • File icon
      Cours IAM sur les Auto-encodeurs File
      7.3 MB
    • File icon
      DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification (Taigman et al. 2014) File
      2.1 MB
    • File icon
      FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering (Schroff et al. 2015) File
      4.5 MB
    • File icon
      CutOut : Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout (DeVries et al. 2017) File
      1.1 MB
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