Implémentation d’un réseau de neurones convolutionnel sur une plateforme embarquée.
| dc.contributor.author | "BELAZZOUGUI, Louiza | |
| dc.contributor.author | MELIANI, Siham | |
| dc.contributor.author | BENGHARBIA, Billel | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T10:05:10Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T10:05:10Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | Dans ce mémoire nous présentons une implémentation d’un réseau de neurones convolutionnel sur une plateforme embarquée. Le CNN fait une classification des chiffres numériques en utilisant un ensemble de données contenants des images de digits. Pour ceci, nous proposons un modèle d’un CNN écrit en Python dans l’environnement de développement SPYDER. Le modèle proposé subit un apprentissage puis un test pour l’implémenter sur notre plateforme Raspberry Pi 3 B+. Ceci forme un système de reconnaissance de chiffres qui est renforcé avec l’accélérateur NCS 2 d’Intel compatible avec la distribution d’OpenVINO toolkit. | fr |
| dc.identifier.citation | systemes des telecomunication | fr |
| dc.identifier.govdoc | M120284 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/2731 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | MF 4445; | |
| dc.subject | Apprentissage Profond | fr |
| dc.subject | NCS2 | fr |
| dc.subject | Raspberry Pi 3 B+ | fr |
| dc.subject | CNN | fr |
| dc.subject | OpenVINO | fr |
| dc.title | Implémentation d’un réseau de neurones convolutionnel sur une plateforme embarquée. | fr |
| dc.type | Memoire | fr |
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