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Ce projet utilise des techniques de deep learning pour classifier des images de fruits parmi 113 classes différentes. Basé sur une architecture VGG16 fine-tunée, le modèle a atteint une précision de 98,11% sur les données de test du dataset "fruits-360".

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Ce projet utilise des techniques de deep learning pour classifier des images de fruits parmi 113 classes différentes. Basé sur une architecture VGG16 fine-tunée, le modèle a atteint une précision de 98,11% sur les données de test du dataset "fruits-360".

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