| Titre : | Deep Learning For Lunar Image Segmentation And Object Detection. |
| Auteurs : | RAHMANI;M, Directeur de thèse ; Manar Dounia TAZI, Auteur ; Khouloud Saadia KAID, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2022-2023 |
| Format : | 71p / lll / 29 cm |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | vision par ordinateur, U-Net, transfert d’apprentissage, YOLOv8, détection d’objets, segmentation d’image. |
| Résumé : |
L’exploration de la surface lunaire et de ses caractéristiques géologiques joue un rôle crucial dans
l’avancement de notre compréhension de la composition et de l’histoire de la lune. Cependant, les méthodes traditionnelles d’analyse d’images lunaires sont chronophages et reposent fortement sur l’expertise humaine. Ces dernières années, la disponibilité de jeux de données d’images lunaires haute résolution a ouvert de nouvelles opportunités pour l’application de techniques d’apprentissage profond, plus spécifiquement dans le domaine des techniques de vision par ordinateur en recherche lunaire. Cette thèse utilise diverses techniques d’apprentissage profond pour la segmentation et la détection d’objets. Pour la segmentation, différents modèles tels que U-Net, VGG16, ResNet et autoencodeur sont utilisés. De plus, des techniques de transfert d’apprentissage sont également 3appliquées, où des modèles pré-entraînés sur des ensembles de données à grande échelle sont affinés sur l’ensemble de données d’images lunaires pour améliorer les performances de segmen- tation. En ce qui concerne la détection d’objets, le modèle YOLOv8 a été le meilleur choix pour nous. En combinant ces techniques de segmentation et de détection d’objets, l’étude vise à obtenir une analyse précise et détaillée de l’ensemble de données d’images lunaires, permettant aux chercheurs d’extraire des informations précieuses sur la surface lunaire et de soutenir les missions futures. |
| Note de contenu : |
-Lunar images
-Deep Learning for Image Processing -Experiments and Results |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
Deep Learning For Lunar Image Segmentation And Object Detection. Adobe Acrobat PDF |
