Ce cours vise à fournir une compréhension de base des différents types de modèles de vision utilisés dans le domaine de l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur. Il commence par illustrer les méthodes utilisées pour se concentrer sur une caractéristique spécifique d'une image dans un grand volume de jeux de données. Vous découvrirez le rôle des techniques de vision par ordinateur dans la génération de contenu textuel pour une image. Ensuite, vous étudierez la pertinence des modèles d'attention dans l'exécution de tâches telles que la réponse visuelle aux questions et les dialogues. Vous allez explorer la procédure de localisation des parties vitales d'une image à l'aide de réseaux de transformateurs spatiaux. Le cours explique les différentes formes de mécanismes d'attention qui mettent l'accent sur les états cachés et la parallélisation. En outre, nous décrirons les perspectives générales des modèles génératifs profonds en vision par ordinateur. Vous explorerez l'importance des réseaux antagonistes génératifs dans la traduction d'informations à partir de contenus visuels. Explorez les méthodes permettant de déterminer la probabilité de modèles dans l'espace perpétuel

Ensuite, le cours illustre les différentes méthodes permettant de combiner des réseaux antagonistes génératifs (GAN) et des autoencodeurs variationnels (VAE) dans un cadre unique. Vous découvrirez le processus de modélisation et de transformation de densités complexes à l'aide d'estimations de composants indépendants non linéaires et de méthodes de préservation des volumes à valeur réelle sans préservation du volume. Ensuite, nous étudions les variations des réseaux antagonistes génératifs. Vous découvrirez comment effectuer des traductions d'images et intégrer des espaces latents pour obtenir des images diverses. Par la suite, vous étudierez les méthodes de codage de variables étroitement distinctes sous forme de dimensions discrètes à l'aide d'une représentation démêlée. Ensuite, nous décrivons les applications des réseaux contradictoires et des modèles génératifs concernant les images et les vidéos. Vous étudierez le processus d'estimation de la précision des cours avec et sans exposition à des occurrences des ensembles de données d'entraînement. Ensuite, le cours explore la notion d'apprentissage autosupervisé en vision par ordinateur. Vous découvrirez le processus de prédiction d'une partie particulière de l'entrée en fonction d'autres parties des données

Enfin, le cours illustre les différentes méthodes d'estimation de la robustesse contradictoire. Cette méthode inclura les procédures permettant de remédier aux dysfonctionnements des modèles d'apprentissage en utilisant différents mécanismes de défense contradictoire. En outre, vous remarquerez que l'élagage et la quantification minimisent les paramètres non pertinents qui n'influencent pas les performances. Enfin, vous étudierez le concept de recherche d'architecture neuronale dans le cadre de l'apprentissage profond. Cette notion englobe les méthodes de recherche de l'architecture de réseau neuronal adaptée à un problème donné. Étudiez les récents progrès de l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur, en mettant l'accent sur des sujets tels que la segmentation sémantique d'images, l'apprentissage multimodèle pour les espaces d'étiquettes organisés, la robustesse contradictoire, la compression approfondie des modèles et la conception de réseaux de neurones artificiels (ANN). Le « Diplôme en modèles et tendances en vision par ordinateur » est un cours informatif qui illustre le succès récent des méthodes d'apprentissage en profondeur pour révolutionner la vision par ordinateur, en rapprochant de plus en plus les nouveaux développements du déploiement au profit des utilisateurs