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Introduction aux modèles d'attention dans la vision de l'ordinateur

Découvrez les applications des mécanismes d'attention dans différentes tâches de vision par ordinateur grâce à ce cours en ligne gratuit.

Publisher: NPTEL
Les humains ont la capacité de traiter les données en se concentrant sur un aspect particulier d'une image porteuse d'informations différentes. Vous êtes-vous déjà demandé si les réseaux informatiques peuvent reproduire ces compétences cognitives? L'objectif principal de ce cours est de déterminer l'importance des données d'entrée fondées sur des extrants précis. Étudier les divers types de mécanismes d'attention appliqués aux tâches de la vision informatique en s'inscrivant maintenant.
Introduction aux modèles d'attention dans la vision de l'ordinateur
  • Durée

    3-4 Heures
  • Students

    158
  • Accreditation

    CPD

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Description

Les mécanismes d'attention dans la vision informatique impliquent le processus d'imitation de l'observation intellectuelle des humains sur la base d'algorithmes. Ce cours explique le processus d'interprétation d'une image d'entrée en déplaçant l'accent sur ses parties vitales et en fading les autres parties. Il décrit les diverses caractéristiques techniques des réseaux neuronaux récurrents dans les mécanismes d'apprentissage profond. Ensuite, vous explorez les techniques utilisées pour viser un segment spécifique de données d'entrée dans des jeux de données complexes. Cette technique inclut la procédure de classement des caractéristiques significatives d'une image basée sur les approches du réseau neuronal. Ensuite, comprendre la connexion significative entre les autoencodeurs et l'analyse des composants principaux (PCA). Le matériel explique les processus de génération de légendes de texte à une image à l'aide de techniques de vision par ordinateur. Ensuite, vous étudiez le temps que les attributs de mémoire à court terme (LSTM) aident à améliorer la qualité du sous-titrage d'une image.

Ensuite, le cours explique la notion de réponse à la question visuelle (VQA) dans la vision de l'ordinateur. Découvrez comment ces questions ciblent divers aspects d'une image en vériquant son contexte. Cette section comprend la procédure de création d'un mécanisme d'intelligence artificielle (IA) pour assurer une réponse automatique aux requêtes. En outre, vous explorez les différents ensembles de données VQA et les modèles utilisés pour effectuer les tâches de réponse aux questions basées sur des images. Par la suite, étudier le processus d'une conversation significative entre l'agent de l'intelligence artificielle et les humains sur le contenu visuel. Voyez comment l'intelligence informatique a la vision d'évaluer des réponses spécifiques et de cibler les progrès. Les protocoles d'évaluation qui sont à l'origine de la conversation principale sur le contenu visuel à l'aide de techniques de vision par ordinateur sont décrits. Etude de l'importance des réseaux neuronaux profonds dans la création d'une configuration encodeur-décodeur pour l'exécution de dialogues visuels significatifs.

Enfin, le cours illustre les différentes applications de différents modèles d'attention. Vous travaillerez à travers le processus d'exécution des opérations de lecture en écriture et imitant les approches de dessin séquentielle à l'aide de la culture neuronale et des écrivains récurrents et attentifs. Les stratégies d'accroissement de l'invariance géométrique à l'aide de réseaux de transformateurs spatiaux (SPN) sont mises en évidence. On vous enseignera la notion d'auto-attention et de transformateurs dans la vision par ordinateur. Découvrez comment les intrants convergent les uns avec les autres pour déterminer les domaines qui nécessitent plus d'attention. Vous comprrez comment les mécanismes d'auto-attention ont remplacé les réseaux neuronaux récurrents (RNN) dans les dépendances de modélisation. Enfin, on explique le processus d'amélioration de la vitesse de formation des modèles d'attention à l'aide de transformateurs. Aimeriez-vous comprendre comment les comportements humains prédictifs et analogiques sont utilisés dans la vision informatique à l'aide de diverses méthodes mathématiques et computationnelles? Ce cours vise à répondre à cette question fascinante. S'inscrire aujourd'hui et devenir un maître des modèles d'attention dans la vision informatique.

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