Concept
Noyau (traitement d'image)
Séances de cours associées (19)
Techniques de traitement des images
Couvre les techniques de traitement de l'image, y compris l'ajout de bruit, le filtrage et l'amélioration de l'image à l'aide de divers filtres et outils.
Réseaux neuronaux convolutionnels : fondamentaux
Couvre les bases des réseaux neuronaux convolutionnels, y compris l'optimisation de la formation, la structure des couches et les pièges potentiels des statistiques sommaires.
Détection de bord: bases et techniques
Introduit les bases de la détection de bord, y compris la mesure du contraste, les images de gradient, l'interprétation de Fourier, les fonctions gaussiennes, le détecteur de bord Canny et les applications industrielles.
Réseaux neuronaux convolutionnels
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.
Fondamentaux du traitement de l'image
Couvre les bases du traitement d'images pour la microscopie, y compris l'acquisition, la correction des défauts, l'amélioration des images et l'extraction d'informations.
Signaux et Systèmes II: Propriétés et Stabilité
Explore les propriétés et la stabilité des signaux et des systèmes, y compris les systèmes causaux et la stabilité compositionnelle en convolution.
Bases de traitement d'images
Introduit des bases de traitement d'image en Python, couvrant la manipulation, la conversion à l'échelle grise, la détection des bords et la convolution avec les noyaux.
Edge et contour
Couvre la détection des bords et des contours dans les images, y compris les méthodes basées sur les gradients, l'opérateur laplacien, et des méthodes plus complexes.
Computer Vision Basics: Traitement de l'image et détection des caractéristiques
Couvre les bases de la vision par ordinateur, en se concentrant sur les techniques de traitement d'image et la détection de caractéristiques.
Les filtres convolutifs comme biais inductif pour les images
Plonge dans les filtres convolutifs comme un biais inductif pour les images dans les réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur l'indépendance de la traduction et des détecteurs de caractéristiques locales.