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.
Explore les techniques d'automatisation pour vectoriser des objets à l'aide de la polygonisation, de la détection de bord, de la détection de segment et du traçage automatique.
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.
Explore la reconstruction de formes à partir de contours en utilisant des techniques de calage stéréo et de coque visuelle basées sur les bords pour une reconstruction 3D précise.
Couvre les techniques de reconstruction d'images en couleur à l'aide de la détection optique et de l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de l'image et réduire le bruit.
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.