Explore Transformers dans la vision informatique, se concentrant sur l'architecture 'Attention est tout ce dont vous avez besoin' et ses applications dans les tâches visuelles.
Explore l'histoire et les techniques de la vision informatique, couvrant la formation d'images, la transformation, les perspectives dynamiques et les indices d'estimation 3D.
Explore les techniques de délimitation, y compris la transformation de Hough, l'orientation du gradient et la détection de forme, en soulignant l'importance de combiner des techniques basées sur des graphiques et l'apprentissage automatique.
Explore l’apprentissage profond avec des images Instagram, comprend la perception des aliments, l’obésité et la santé mentale, et discute de l’impact des images des médias sociaux et des plateformes éphémères comme Snapchat.
Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.
Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.
