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tensor decomposition

Ce projet porte sur la conception d'une application de Computer Vision capable d'estimer l'âge d'une personne à partir d'une photographie.

L'objectif est d'explorer l'utilisation du Deep Learning appliqué aux images et de construire une chaîne allant du prétraitement des images jusqu'à l'inférence du modèle dans une application.

Travaux réalisés :

Préparation et organisation du dataset d'images. Prétraitement et normalisation des images. Mise en place du pipeline de préparation des données. Expérimentation d'une architecture de Deep Learning pour la prédiction de l'âge. Entraînement du modèle sur les données préparées. Évaluation des performances du modèle. Intégration du modèle dans une application permettant de réaliser une prédiction à partir d'une photographie.

High-performance implementation of Tucker decomposition using MPI/C++.

Chicago crime data in tensor format and with tools for visualization.

Monkey Brain Machine Interface (BMI) tensor data.

Tensor dataset from scientific simulation.

The Excitation Emission Matrix (EEM) tensor dataset has been curated from a series of Fluorescence Spectroscopy experiments as reported in Acar et al. (2014).

Enron Emails dataset used in this paper: https://doi.org/10.1137/110859063

Sparse tensor dataset based on Uber pickups and dropoffs.

Tensor regression layer in Keras