Exemple TIPE MPI
L'approche via l'apprentissage supervisé marche avec la base de donnée JHU-CROWD++ (www.crowd-counting.com), il suffit de mettre les dossiers train et test dans le dossier approche_knn.
Pour l'approche via la détection, il faut prendre une série de photos de foules sans bouger entre les photos (typiquement avec un trépied) pour bénificier de la distinction de fond.
Le projet n'est donc pas utilisable en l'état, des modifications suivant le contexte (nom de photo, dossiers, etc...) sont nécessaires.
La présentation finale est également disponible.
Pour indication, ce TIPE a été noté 16.5, mais il faut garder en tête qu'une grande partie de la note est dûe à la manière de présenter.