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 Bienvenue ! Je suis **Waly NGOM**, docteur en mathématiques et passionné par l’intelligence artificielle. Ce dépôt contient **Polyvore‑1000**, un dataset conçu pour la recommandation personnalisée dans le domaine de la mode.
 
-Polyvore‑1000 s’appuie sur les **splits Polyvore‑U** conçus par Han et al. (2017) et bénéficie du travail complémentaire de Lu et al. (CVPR 2019), qui ont apporté une approche innovante basée sur des codes binaires pour la recommandation efficace d’outfits :contentReference[oaicite:1]{index=1}.
+Polyvore‑1000 s’appuie sur les **splits Polyvore‑U** conçus par Han et al. (2017) et bénéficie du travail complémentaire de Lu et al. (CVPR 2019), qui ont apporté une approche innovante basée sur des codes binaires pour la recommandation efficace d’outfits.
 
 ##  Structure des données
 
@@ -154,7 +154,7 @@ Les images sont organisées dans `images/<kit_id>/` :
 - `0.jpg` → image de l’outfit (kit)
 - `1.jpg`, `2.jpg`, … → images correspondant aux items du kit, dans l’ordre des données JSON
 
-##  Utilisation
+
 
 ### Authentification Hugging Face
 
@@ -167,6 +167,7 @@ import os
 login(token=os.getenv("HF_TOKEN"))
 
 
+##  Utilisation
 
 Pour charger ces datasets: