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Réseaux de neurones à convolution pour la classification d'image de numéro de maison ou de chiffres.

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Réseaux de neurones à convolution

SVNH

Introduction

Utilisation d'une dataset d'images des numéros de maison issues de Street View. Pour chaque image, on peut ainsi avoir le numéro à prédire. Le but est donc d'obtenir la meilleure précision possible.
La dataset utilisée est 'svhn_cropped' issue de tensorflow_dataset. J'utiliserais la bibliothèque tensorflow sur Python

Modèle

Reseau de neurone + convolution
Fonction d'activation : softmax
Loss function : SparseCategoricalCrossentropy
Optimizer : Adam

Processus

  • Traitement des images : Niveau de gris + normalistion
  • Création du modèle
  • Entrainement du modèle
  • Validation du modèle

Difficultés à prévoir

  • Manipulation des données
  • Paramétrage du modèle
  • Temps de calcul

MNIST

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Réseaux de neurones à convolution pour la classification d'image de numéro de maison ou de chiffres.

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