amlb.github.io

28 novembre 2018

• Animateur: Clément Dechesne
• Question concrète: Comment représenter les données avec des outils deep learning pour mieux appréhender nos problèmes ?
• Méthode machine learning: Autoencoder & Réseau totalement convolutionels
• Dataset formatté et benchmarké: MNIST (chiffres écrits à la main) et Base de donnée d’image pour segmentation sémantique

Présentation

Presentation.pdf

Notebooks et fichiers data:

• AML4-Autoencoder.ipynb: notebook présentant un autoencodeur et classifieur de chiffres basé sur des convolutions avec apprentissage sur le dataset MNIST (inclus dans Keras)
• AML4-Semantic_segmentation.ipynb: notebook sur un réseau convolutionel pour la segmentation semantic de rues
• Lien Google Drive: lien vers le dataset de segmentation semantic de rues