Etudiant : MOUNCIF HAMZA

Filière : Master Web Intelligence et Sciences des Données (WISD)

Encadrant : Pr. EL BEQQALI OMAR

Annèe : 2022

Résumé : Les applications de vision par ordinateur sont infinies. Des véhicules autonomes aux logiciels de reconnaissance faciale robustes, la vision par ordinateur est l’un des sous-domaines les plus chauds de l’IA en ce moment. Mais la vision humaine a prouvé elle-mˆeme comme un cadeau unique de défi à accorder sur les machines. Pour les ordinateurs, la vision exige des algorithmes d’apprentissage profond sophistiqués. Mais les algorithmes doivent ˆetre alimentés en quantités énormes de données de haute qualité. C’est là que la segmentation sémantique 2D et 3D entre en jeu. La vision par ordinateur a le potentiel de révolutionner diverses industries. Mais tout commence par le processus d’identification et de classification des objets, autrement dit la segmentation des images. Le présent document constitue la synthèse du travail, réalisé dans le cadre du stage de projet de fin d’études, au sein de la société 3D SMART FACTORY, et a pour objectif de l’obtention du diplôme du Master Web Intelligence et Science des Données à la Faculté des Sciences dhar el mahraz avec une double diplomation en master Exploration Informatique des Données et Décisionnel (EID²) à l’Université Sorbonne Paris Nord. L’objectif de l’entreprise pour ce projet est de développer un système de segmentation des objets 3D capables de segmenter les arcades dentaires. Pour réaliser ce travail on a utilisé la méthode Subdivnet : Subdivision-based Mesh Convolutional network c’est une approche Deep Learning, basé sur la représentation maillage triangulaire , cette méthode utilise l’architecture Deeplabv3+ ou Unet soit pour faire une tache de la classification ou de la segmentation des objets 3D. Dans ce livrable, nous aborderons en détail toutes les étapes effectuées pour la réalisation de ce projet, aussi on va montrer la performance et les détailles de notre modèle construit sur le dataset d’arcade offert par la société et les résultats obtenus.