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Explore la conception des filtres, les conditions limites, le filtrage du domaine de Fourier et les filtres de lissage utiles pour le traitement d'images.
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.
Explore diverses techniques de réduction du bruit, y compris l'adaptation d'impédance, la réduction de la température et la réduction de la bande passante.
Introduit des réseaux neuronaux convolutifs, couvrant les couches entièrement connectées, les convolutions, la mise en commun, les traductions PyTorch et des applications telles que l'estimation de pose à la main et l'estimation de tubalité.
