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simulation puissants qui nous permettent de simuler différentes architectures innovantes et d’en évaluer les performances en terme de qualité image sur le rendu final. Ces outils de simulation font
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for High-Performance Automotive ADAS & Autonomous Driving, Product Folder. [7] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," IEEE Conference on Computer Vision and
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l’imagerie, qu’elle soit visible ou infrarouge. Au lieu d’intégrer le signal afin de constituer une image, ce type de détecteur est sensible aux variations de luminosité reçu par chaque pixel et donc
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