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Explore Transformers dans la vision informatique, se concentrant sur l'architecture 'Attention est tout ce dont vous avez besoin' et ses applications dans les tâches visuelles.
Explore l'évaluation de la précision et de la robustesse de la machine et de l'homme sur ImageNet, en soulignant les progrès, les défis et la nécessité d'améliorer.
Discute de l'analyse des textures dans les images, en se concentrant sur les propriétés statistiques et structurelles, les techniques de segmentation et les applications d'apprentissage automatique pour la classification des textures.
Explore les bases de la localisation et de la cartographie simultanées (SLAM), en se concentrant sur les techniques de création de cartes et la prédiction des mesures.
Se penche sur le choix d'une taille de caractéristique appropriée pour l'analyse d'images dans les sciences de la vie, présentant une règle de pouce pour définir la taille de l'objet en pixels.
Explore les techniques de segmentation, y compris les modèles CNN et U-Net, pour la reconnaissance et l'analyse d'images, en mettant l'accent sur les méthodes automatisées qui permettent de gagner du temps.
Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.
