Vision par ordinateur
Transformer les pixels en objets, scènes et structures 3D
OVERVIEW
- Tous les concepts
- 6
- Débutant
- 2
- Intermédiaire
- 3
- Expert
- 1
To a computer an image is just a grid of numbers; the hard part of vision has never been storing it but understanding it. This domain begins with the locality and weight sharing of convolution and connects classification, detection, segmentation, generation and 3D reconstruction, explaining what bottleneck each landmark architecture actually broke.
Les questions auxquelles ce domaine répond
- Q1
What does a convolution kernel actually learn?
- Q2
How do classification, detection and segmentation differ?
- Q3
How does a machine recover 3D from 2D images?
Entrées de ce domaine
- 01Représentation numérique de l’imageDébutantPour une machine, une photo n’est qu’une pile de grilles de nombres
- 02Opérations de convolutionDébutantUn petit gabarit balayant l’image détecte bords, textures et formes
- 03Classification d’imagesIntermédiaireNe lui dites pas « les chats ont des moustaches » : montrez-lui assez de chats
- 04Détection d’objetsIntermédiaireDe « qu’y a-t-il dans l’image » à « quoi, où et combien »
- 05Segmentation sémantiqueIntermédiaireColorier chaque pixel : non pas un cadre, mais un livre à colorier
- 06Vision auto-supervisée et apprentissage contrastif multimodalExpertSans étiquettes : apprendre à voir en devinant quelles images sont identiques