43 lines
2.1 KiB
Markdown
43 lines
2.1 KiB
Markdown
## Projet:
|
|
|
|
Reprise du projet Fresque. Ce projet consiste à applicquer de l'apprentissage sur l'algorithme DeepMatching afin d'ameliorer les performances de reconstruction des freques à parti de fragments.
|
|
|
|
## Étapes possibles:
|
|
|
|
- [ ] Ajouter des couches pour créer des descripteurs plus complexes.
|
|
- [ ] Etudier en parallèle les erreurs d'apprentissage et de test
|
|
- [ ] Appliquer des defauts sur les données d'entrée (shift linéaire des couleurs) pour forcer le réseau à considerer des gradients.
|
|
- [ ] Ajouter des rotations (faibles car DM le fait déjà).
|
|
- [ ] S'assurer que la carte de correlation est assez précise/creusée.
|
|
- [ ] Réduire l'espace de recherche dans un premier temps (ne pas chercher dans toute la fresque mais aider un peu le réseau).
|
|
- [ ] Verifier la couche de MaxPooling et comment DM retrouve la position à la fin avec le backtracking.
|
|
- [ ] Ajouter de la régularisation (surtout si il y a sur-apprentissage).
|
|
- [ ] Verifier le sur-apprentissage en entrainant et testant sur des fresques différentes.
|
|
|
|
## Detail du code de Boyang:
|
|
|
|
Notre code comprend deux parties.
|
|
|
|
1.L'apprentissage de réseaux neuronaux
|
|
"Apprentissage_MSELoss_avec_GPU.ipynb"
|
|
|
|
2.La fonctionnement de réseaux neuronaux
|
|
"Frag_Match_avec_rotation.ipynb"
|
|
***************************************************************************
|
|
Ce programme.ipynb peut être exécuté avec jupyter-notebook.
|
|
|
|
1.Ctrl+Alt+T Ouvrir le terminal
|
|
2.Input "jupyter-notebook" peut ouvrir une interface
|
|
3.Cliquez sur le programme pour l'ouvrir.
|
|
|
|
Il est recommandé d 'utiliser le programme jupyter-Notebook, qui non seulement fonctionne par blocs, mais aussi est configuré pour tous les environnements.
|
|
***************************************************************************
|
|
Si vous voulez utiliser le programme.py
|
|
"Apprentissage_MSELoss_avec_GPU.py"
|
|
et
|
|
"Frag_Match_avec_rotation.py"
|
|
|
|
1.Ctrl+Alt+T Ouvrir le terminal,Vous pouvez voir un "(base)" devant la ligne de commande.
|
|
2.Input instruction “conda activate py37” ,alors (base) va devenir (py37).
|
|
3.J'ai configuré l' environnement de py37 pour qu 'il fonctionne directement dans cet environnement.
|
|
|