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.
Explore la capture de mouvement du corps entier, la reconstruction de la posture, l'évitement des collisions et les possibilités d'interaction futures.
Explore l'arrière-plan et les applications des techniques de capture de mouvement du corps entier, y compris la reconstruction de la posture et l'évitement des collisions.
Explore les systèmes de mesure en laboratoire en biomécanique, y compris les ultrasons, les capteurs magnétiques, l'imagerie par rayons X, et HTC Vive.
Explore la perception de la profondeur à travers la parallaxe de mouvement et la vision stéréoscopique, en soulignant l'importance du suivi des points de vue dans la réalité virtuelle.
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.
Explore les modèles prédictifs et les traceurs pour les véhicules autonomes, couvrant la détection d'objets, les défis de suivi, le suivi en réseau neuronal et la localisation des piétons en 3D.
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.