Vision par ordinateur

Bases de la vision par ordinateur : formation et géométrie de l'image, filtres/contours, caractéristiques visuelles.
Classification, détection d'objets et segmentation sémantique : principes des CNNs, architectures R-CNN/YOLO, U-Net, Mask R-CNN, etc.
Modèles génératifs pour le traitement et l'analyse d'images (VAEs, GANs, etc).
Autres approches de l'état de l'art.
Réalisation d'un projet mettant en œuvre les concepts étudiés.

Bases de la vision par ordinateur : formation et géométrie de l'image, filtres/contours, caractéristiques visuelles.
Classification, détection d'objets et segmentation sémantique : principes des CNNs, architectures R-CNN/YOLO, U-Net, Mask R-CNN, etc.
Modèles génératifs pour le traitement et l'analyse d'images (VAEs, GANs, etc).
Autres approches de l'état de l'art.
Réalisation d'un projet mettant en œuvre les concepts étudiés.