Séance de cours

Détection des contours : Deep Learning Insights

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Dans cours

CS-442: Computer vision

Computer Vision aims at modeling the world from digital images acquired using video or infrared cameras, and other imaging sensors. We will focus on images acquired using digital cameras. We will introduce basic processing techniques and discuss their fie ...

Description

Cette séance de cours couvre les limites de l'algorithme de Canny, les différents types de limites, les métriques de classification par rapport à la régression, les concepts d'apprentissage profond tels que les couches de fusion pondérée et les chemins de propagation des erreurs, les comparaisons entre l'apprentissage profond et la détection des bords de Canny, les étapes d'apprentissage plus profond, les réseaux neuronaux convolutifs et l'évolution de la détection des bords sur 50 ans. L'instructeur discute des défis rencontrés par les opérateurs de convolution, de la nécessité de seuils et de tailles d'échelle arbitraires, et de la transition des contours aux objets dans la détection de bord.

Enseignant·e

Pascal Fua

Pascal Fua received an engineering degree from Ecole Polytechnique, Paris, in 1984 and the Ph.D. degree in Computer Science from the University of Orsay in 1989. He then worked at SRI International and INRIA Sophia-Antipolis as a Computer Scientist. He joined EPFL in 1996 where he is now a Professor in the School of Computer and Communication Science and heads the Computer Vision Laboratory. His research interests include shape modeling and motion recovery from images, analysis of microscopy images, and Augmented Reality. His research interests include shape modeling and motion recovery from images, analysis of microscopy images, and machine learning. He has (co)authored over 300 publications in refereed journals and conferences. He is an IEEE Fellow and has been an Associate Editor of IEEE journal Transactions for Pattern Analysis and Machine Intelligence. He often serves as program committee member, area chair, and program chair of major vision conferences and has cofounded three spinoff companies (Pix4D, PlayfulVision, and NeuralConcept).

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Intelligence artificielle: Vision par ordinateur

Concepts associés (32)

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.

Digital image processing

Digital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Feature (computer vision)

In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.

Mesure stéréoscopique

La stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).

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Séances de cours associées (64)

Réseaux neuronaux : Perceptrons multicouches

Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.

Deep Learning : Détection de périphérie et réseaux neuronaux

Discute des techniques de détection de bord et de l'évolution de l'apprentissage profond dans les réseaux neuronaux.

Théorème d'approximation universelle: MLP

Couvre les perceptrons multicouches (MLP) et leur application de la classification à la régression, y compris le théorème d'approximation universelle et les défis liés aux gradients.

Réseaux neuronaux : apprentissage multicouche

Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.

Advanced Machine Learning: Fondements et applications

Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique avancé, mettant l'accent sur les applications pratiques par des exercices et des projets interactifs.

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Concepts associés (32)

Vision par ordinateur

Digital image processing

Régression linéaire

Feature (computer vision)

Mesure stéréoscopique

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