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 ?