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......@@ -12,4 +12,29 @@ Et les données suivantes :
- https://www.kaggle.com/vipoooool/new-plant-diseases-dataset
### Instructions du prof
L'objectif de ce projet est de faire une critique de l'article, puis essayer de trouver une architecture récente qui donne des meilleurs résultats avec un poids raisonnable.
* cnn images net
* efficient net
* nf net
* Classement imagesnet ⇒ https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet
* Cornell ⇒ https://arxiv.org/abs/1905.11946
Actuellement il y a des technologies + puissantes (depuis 2016)
Faire attention au nombre de params / poids des architectures
Trouver un compromis entre une architecture récente et qqch de faisable sur nos machines
Faire le résumé biblio sur la nouvelle archive plutôt
**Soutenances la semaine du 19 mai**
*Attentes* :
⇒ Soutenance ~ 15 - 20min : Rentrer rapidement dans le sujet, poser le problème de ML, présenter le papier sans le détailler, dire pk il est bien, décrire les expés réalisées, si petit démo = appréciable, un avis personnel sur le projet/les difficultés/les perspectives
⇒ Résumé biblio de 2-3 pages qui résume l’article choisi avec un avis critique (le bien et le moins bien)
⇒ Faire un readme sur un git qui décrit le projet (pour pouvoir le mettre sur cv etc)
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