Reconstruction d’objets 2D fragmentés à l’aide de réseaux de neurones convolutifs siamois équivariants aux rotations et de matrices d’adjacence de contours

Beaulac, Étienne (2023). Reconstruction d’objets 2D fragmentés à l’aide de réseaux de neurones convolutifs siamois équivariants aux rotations et de matrices d’adjacence de contours. Mémoire. Trois-Rivières, Université du Québec à Trois-Rivières, 80 p.

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Type de document:	Thèse et mémoire (Mémoire)
Informations complémentaires:	par Étienne Beaulac. Comprend des références bibliographiques (pages 73-80). Comprend un résumé en français et en anglais. Thèses et écrits académiques.
Mots-clés libres:	Archéologie Classification d'artéfact Reconstruction d'artéfact Reconstitution d'artéfact Modélisation Réseau de neurones convolutifs Prédiction d'adjacence Archaeology Convolutional neural network CNN Modelling Adjacency prediction
Division:	Mathématiques et informatique appliquées
Date de dépôt:	24 juill. 2023 17:24
Dernière modification:	23 août 2023 14:17
URI:	https://depot-e.uqtr.ca/id/eprint/10762

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