Séance de cours

Transfert de style de photographie

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Description

Cette séance de cours de Sylvain Parise explore le concept de transfert de style photographique, où des algorithmes sont utilisés pour transformer les images afin d’imiter le style d’autres images, en se concentrant sur des techniques pour améliorer les photos, automatiser les retouches et changer l’heure de la journée en images. Sylvain discute des défis, des progrès et des possibilités futures de cette technologie, montrant comment les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond peuvent être mis à profit pour obtenir des résultats impressionnants dans l’édition d’images.

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Concepts associés (20)

Retouche numérique

Image editing encompasses the processes of altering s, whether they are digital photographs, traditional photo-chemical photographs, or illustrations. Traditional analog image editing is known as photo retouching, using tools such as an airbrush to modify photographs or editing illustrations with any traditional art medium. Graphic software programs, which can be broadly grouped into vector graphics editors, raster graphics editors, and 3D modelers, are the primary tools with which a user may manipulate, enhance, and transform images.

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.

Retouche d'image

La retouche d'image désigne tout procédé qui consiste à modifier une , photographie, film cinématographique ou peinture. En photographie, la retouche consiste à corriger des défauts d'aspect, éclaircir ou assombrir l'image, augmenter ou diminuer les contrastes et retravailler la saturation des couleurs. Elle peut aussi faire référence à des modifications plus importantes. Si on transforme une photographie pour ajouter une personne ou en enlever une, on parle alors de photomontage ou de trucage photographique.

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

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.

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Détection des contours : Deep Learning Insights

Explore l'évolution des techniques de détection des bords, de Canny à l'apprentissage profond.

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

Le paysage d'optimisation de Convex caché des réseaux neuronaux profonds

Explore le paysage d'optimisation convexe caché des réseaux neuronaux profonds, montrant la transition des modèles non convexes aux modèles convexes.

Perception : Approches fondées sur les données

Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.

Physique statistique dans l'apprentissage automatique: Comprendre l'apprentissage profond

Explore l'application de la physique statistique à la compréhension de l'apprentissage profond en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et les défis de l'apprentissage automatique.

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