What You Will Learn!
- Acquérir une compréhension approfondie des cartes de caractéristiques des CNN et de leur interprétabilité.
- Mettre en œuvre la détection d'objets à l'aide d'approches à la fois naïves (R-CNN, SPP Net) et avancées (à étapes multiples, à étape unique).
- Explorer les forces, les faiblesses et les applications pratiques de différentes méthodologies de détection d'objets.
- Développer une expérience pratique grâce à des travaux pratiques de codage et des projets pour renforcer les concepts théoriques.
Description
**Titre du Cours : Techniques Avancées de Vision par Ordinateur**
Bienvenue dans le cours de Techniques Avancées de Vision par Ordinateur ! Ce cours explore en profondeur l'interprétation et la visualisation des cartes de caractéristiques des réseaux de neurones convolutionnels (CNN), ainsi que différentes méthodologies de détection d'objets, notamment l'approche naïve utilisant R-CNN et SPP Net, ainsi que les détecteurs d'objets à étapes multiples et à étape unique.
**Aperçu du Cours :**
Ce cours se concentre sur des concepts avancés en vision par ordinateur, mettant l'accent sur les techniques d'interprétation et de visualisation des cartes de caractéristiques des CNN et la mise en œuvre d'algorithmes de détection d'objets. Les étudiants acquerront des connaissances sur le fonctionnement interne des CNN, exploreront des méthodes pour interpréter et visualiser les cartes de caractéristiques générées par ces réseaux, et étudieront différentes approches de détection d'objets.
**Principaux Sujets Abordés :**
1. **Interprétation et Visualisation des Cartes de Caractéristiques des CNN :**
- Compréhension des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et de leur processus d'extraction de caractéristiques.
- Techniques pour interpréter et visualiser les cartes de caractéristiques des CNN afin de comprendre les représentations apprises.
2. **Détection Naïve d'Objets avec R-CNN et SPP Net :**
- Introduction à R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) et SPP Net (Spatial Pyramid Pooling Network).
- Mise en œuvre de la détection d'objets avec R-CNN et SPP Net.
- Compréhension du flux de travail et des limites de ces approches.
3. **Détecteurs d'Objets à Étapes Multiples :**
- Exploration des méthodologies de détection d'objets à étapes multiples.
- Compréhension des algorithmes tels que Fast R-CNN et Faster R-CNN.
- Implémentation pratique et évaluation des détecteurs à étapes multiples.
4. **Détecteurs d'Objets à Étape Unique :**
- Introduction aux techniques de détection d'objets à étape unique.
- Exploration des algorithmes tels que YOLO (You Only Look Once) et SSD (Single Shot MultiBox Detector).
- Implémentation et comparaison des détecteurs à étape unique par rapport aux détecteurs à étapes multiples.
**Objectifs du Cours :**
- Acquérir une compréhension approfondie des cartes de caractéristiques des CNN et de leur interprétabilité.
- Mettre en œuvre la détection d'objets à l'aide d'approches à la fois naïves (R-CNN, SPP Net) et avancées (à étapes multiples, à étape unique).
- Explorer les forces, les faiblesses et les applications pratiques de différentes méthodologies de détection d'objets.
- Développer une expérience pratique grâce à des travaux pratiques de codage et des projets pour renforcer les concepts théoriques.
Who Should Attend!
- Ce cours s'adresse aux étudiants en informatique, aux chercheurs et aux professionnels intéressés par approfondir leurs connaissances en vision par ordinateur et ses applications. Les personnes passionnées par l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et le traitement d'images trouveront ce cours bénéfique.