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Reconnaissance d'images : jeux de données et algorithmes

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Dans cours

HUM-485: Data in context: Critical Data Studies I

Le cours "Critical Data Studies" s'inscrit dans la nouvelle offre d'enseignements TILT qui propose de croiser des savoirs provenant des SHS et des sciences de l'ingénieur afin d'aborder des thématiques complexes qui nécessitent une méthodologie interdiscip ...

Description

Cette séance de cours se penche sur un article de 2019 proposant une nouvelle approche de la reconnaissance d’images en séparant les images en composantes de forme et d’apparence, en discutant des ensembles de données utilisés, tels que des images de célébrités, des photos de têtes de chat et des images d’oiseaux, et en soulignant les défis et les biais dans la création de jeux de données. Il explore également l'impact des ensembles de données à grande échelle comme ImageNet sur les modèles d'apprentissage en profondeur, l'importance des vérités au sol et l'évolution des ensembles de données au fil du temps.

Source officielle

Concepts associés (22)

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.

ImageNet

ImageNet est une base de données d'images annotées produit par l'organisation du même nom, à destination des travaux de recherche en vision par ordinateur. En 2016, plus de dix millions d'URLs ont été annotées à la main pour indiquer quels objets sont représentés dans l'image ; plus d'un million d'images bénéficient en plus de boîtes englobantes autour des objets. La base de données d'annotations sur des URL d'images tierces est disponible librement, ImageNet ne possédant cependant pas les images elles-mêmes.

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.

Système de reconnaissance faciale

Un système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître automatiquement une personne grâce à son visage. Il s'agit d'un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées. La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéosurveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, , etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique.

Neural network

A neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.

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Séances de cours associées (64)

NFNets: Suppression du batchNorm pour la reconnaissance de l'image à haut rendement

Explore NFNets comme une alternative au BatchNorm dans ResNets, en obtenant des performances élevées sur ImageNet.

Deep Learning: Pas de théorie du déjeuner gratuit et biais inductifs

Couvre le No Free Lunch Theorem et le rôle des biais inductifs dans l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement.

Machine Learning pour l'extraction de fonctionnalités

Explore l'apprentissage automatique pour l'extraction de fonctionnalités, la vision 3D et les réseaux neuronaux en robotique mobile.

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.

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.

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Concepts associés (22)

Vision par ordinateur

ImageNet

Réseau de neurones récurrents

Système de reconnaissance faciale

Neural network

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