Discussion :

[tweety22]

salut à tousje commence de travailler dans un pfe dont le sujet est

" Application des réseaux de neurones pour la localisation des plaques numérologiques de voitures ".

mais j'ai un prob :

*** - je dois préciser le nombre de neurones d'entrée pour le réseau est ce que quelqu'un peut m'aider ?


nb: pour determiner le nombre de neurones je dois savoir la résolution adéquate de l'image d'entrée pour que celle ci soit claire comment pourrais - je determiner la résolution convenable ?

merci d'avance ,

[ToTo13]

Bonjour,

dans ton réseau de neurones, le nombre de neurones de la couche d'entrée est égal au nombre de caractéristiques que tu extraits pour chaque plaque.
Donc questions :
- combien as tu de caractéristiques par plaque ?
- ou alimentes tu simplement ton réseau de neurones en lui donnant toutes les couleurs des pixels de la plaque (mauvaise solution) ?

[tweety22]

salu a tous ,
normalement , il ya des traitements ( elumination , restauation , ....) à effectuer sur l'image d'entrée
la question est :
est ce que ce traitement doit avoir lieu avant l'entrée dans le réseau ou dans le réseau lui meme ?

[Alp]

Avant !

Le réseau lui doit juste s'occuper de trouver les paramètres (les poids en l'occurence) qui permettent d'être au plus près de ce que tu lui demandes d'être avec la base d'apprentissage.

[ToTo13]

Bonjour,

+1.

- Tu effectues TOUS les traitements préliminaires nécessaires.
- Tu extrais TOUTES les caractéristiques que tu places dans le vecteur caractéristique qui alimentera le RDN.

[tweety22]

quel types de réseau sera adéquat a cette application ? et quel apprentissage ? kel algorithme pourrais-je utiliser ?

[ToTo13]

Bonsoir,

là le mieux c'est de faire un peu de bibliographie sur l'application des réseaux de neurones en imagerie.

Mes je dirai qu'un bon vieux perceptron avec une couche cachée et une forme pyramidale devrait faire l'affaire.