An AI based project to recognize euro coins.

On entraine le réseau (en mode siamois, ou triplet) à trouver les meilleurs paramètres pour qu'à chaque image, il associe un vecteur de sortie le plus dicriminant possible.

-- l'entrainement s'arrête ici --

Une fois entièrement entrainé, on utilise ce réseau en mode seul. On lui passe toutes les images du dataset (~ 100 000).

On peut nous même faire une ACP pour trouver les 3 composantes principales, et afficher tous les points en 3D (ou 2 composantes en 2D).

On envoie l'image que l'on cherche à classifier dans notre réseau (en mode seul), ce qui nous donne un vecteur unique à l'image permettant de l'identifier.

On labélise cette pièce par la classe dominante des k plus proches voisins sur les 100 000 images (algorithme de simplification de Stuff Made Here pour éviter de tester tous les cas)

On envoie l'image que l'on cherche à classifier dans notre réseau (en mode seul), ce qui nous donne un vecteur unique à l'image permettant de l'identifier.

Pour chaque classe, on calcule la distance entre ce vecteur et le vecteur de la classe. On obtient alors 276 pourcentages, on prend le plus élevé.

Pour chaque classe (276), on prend l'image à tester, et une image représentant la classe.