https://github.com/hereariim/ecole-technique
Cours de traitement d'images donné à l'Ecole Technique
https://github.com/hereariim/ecole-technique
Last synced: 11 months ago
JSON representation
Cours de traitement d'images donné à l'Ecole Technique
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/hereariim/ecole-technique
- Owner: hereariim
- Created: 2025-01-14T09:00:49.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-02-06T07:55:41.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-07-03T09:11:37.400Z (11 months ago)
- Language: Jupyter Notebook
- Size: 2.88 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Traitement de données : Développer des modules
Ce document est un atelier de l'école technique 2025. L'objectif de ce document est d'illustrer la conception d'un
modèle deep learning : de l'importation des données jusqu'à l'évaluation.
Ce cours n'est pas un cours complet sur le deep learning. Ceci requiert beaucoup plus de temps pour couvrir toutes les bases
du deep learning. Ce cours est divisé en deux parties:
1- Importance de la qualité des annotations d'images
2- Comment un modèle deep learning est fabriqué ?
## Pré-requis
- Système exploitation : Windows, Linux, MAC
- Un compte Google avec Google colaboratory installé sur Google Drive
- Data utilisées : [Arabidopsis Thaliana](https://uabox.univ-angers.fr/s/8nNR49DQJfJP7ie/download/herbe.zip)
- Installer le logiciel d'annotation Label me :
```
pip install labelme
```
## Liens utiles
Vidéos tutoriels (en français) :
- Prise en main de Google colaboratory : [Youtube](https://www.youtube.com/watch?v=OH3VKI7ErAE&t=197s)
- Démonstration UNet avec Tensorflow : [Youtube](https://www.youtube.com/watch?v=wOmJnn3NrvE)
## Auteur
Herearii Metuarea, PhD, Université d'Angers
## Autres contributeurs
Equipe ImHorphen de l'Université d'Angers :
- David Rousseau, Professeur des Universités, Université d'Angers
- Abdoul Djalil Hamza Ousseini, Ingénieur d'études, INRAe
- Julien Garnier, Ingénieur d'études, INRAe
- Jordan Bernigaud-Samatan, Post-doc, INRAe
## Contributeur
Ce cours a été présenté par l'équipe ImHorphen et Jordan Bernigaud-Samatan à l'Ecole technique de phénotypage HD. Il a été écrit sous le projet PHENET.