Dévelloppement D'un Réseau De Neurones Profond Pour La Reconnaissancees Panneaux De Signalisation Routiéres
2019
Mémoire de Master
Informatique

Université Mohammed Seddik Ben Yahia - Jijel

H
Haroun, Bouchemoukha
M
Med Nadjib, Zennir(Encadreur)

Résumé: Aujourd'hui, de plus en plus de taches de reconnaissance d'objets sont résolues avec les réseaux de neurones convolutifs (convolutional Neural Network CNN). En raison de leur taux de reconnaissance élevé et de leur exécution rapide, les réseaux de neurones convolutifs ont améliord la plupart des téches de vision par ordinateur. Dans ce travail, nous proposons un classifieur profond de reconnaissance des panneaux de signalisation utilisant un CNN. Ce mémoire présente une introduction générale sur les réseaux de neurones, des concepts de base de I'apprentissage profond et des différentes architectures de CNN, qui sont comparées les unes aux autres. Les résultats expérimentaux ont démontré I'influence de la profondeur du réseau et du nombre époques sur les performances du réseau. Ils ont confirmé également la grande efficacité des CNN pour la reconnaissance des panneaux de signalisation

Mots-clès:

réseau de neurones artificiels
apprentissage profond
réseau de neurones convolutif
panneaux de signalisation
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