Résumé:
Dans ces dernières années, l’apprentissage en profondeur connu une grande évolution et sa lui permet d’appliqué dans plusieurs domaines comme la classification d’images. La classification d’images a connu une avance majeure en termes de performance, grâce à l’essor des réseaux de neurones à convolution (CNN). Dans ce mémoire, nous avons proposées un modèle de CNN simple et efficace pour classifie des images de rugby et soccer en deux classes. Les résultats de classification obtenus avec le modèle proposé, sont comparables à ceux du modèle ResNet-50, LeNet-5 et Inception-v3 avec une justesse de validation plus de 80 %. Les résultats obtenus sont acceptables dans le terme de précision et dans terme de l’erreur de prédiction.
