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Implémentation d’un réseau de neurones convolutionnel sur une plateforme embarquée.

dc.contributor.author"BELAZZOUGUI, Louiza
dc.contributor.authorMELIANI, Siham
dc.contributor.authorBENGHARBIA, Billel
dc.date.accessioned2022-05-18T10:05:10Z
dc.date.available2022-05-18T10:05:10Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractDans 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.citationsystemes des telecomunicationfr
dc.identifier.govdocM120284
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/2731
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesMF 4445;
dc.subjectApprentissage Profondfr
dc.subjectNCS2fr
dc.subjectRaspberry Pi 3 B+fr
dc.subjectCNNfr
dc.subjectOpenVINOfr
dc.titleImplémentation d’un réseau de neurones convolutionnel sur une plateforme embarquée.fr
dc.typeMemoirefr

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