Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre la perception de la profondeur, en se concentrant sur les signaux monoculaires et binoculaires, y compris la parallaxe de mouvement et la vision stéréoscopique.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.
Explore la stéréo géométrique, la géométrie épipolaire, les méthodes de corrélation, les occlusions et les défis de mise en œuvre en temps réel dans les systèmes de vision stéréoscopique.
Explore des systèmes d'images basés sur des concepts, basés sur des entités et basés sur des connexions en perspective, en mettant l'accent sur l'analyse des relations graphiques et visuelles entre les images.
Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.
Introduit des notions fondamentales dans le filtrage numérique, couvrant les approches de filtrage 2D, les filtres linéaires, la stabilité, les filtres FIR et IIR, le filtrage de domaine de fréquence et les filtres gaussiens.
