Explore la quantification de l'incertitude et la détection d'erreurs d'étiquetage dans l'apprentissage profond pour la segmentation sémantique, en mettant l'accent sur les défis et les méthodes de détection d'erreurs.
Explore l'impact de l'imperméabilisation des sols, les statistiques d'utilisation des terres, la segmentation des images et la classification aléatoire des forêts pour une gestion durable des terres.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore les réseaux neuronaux convolutifs pour la segmentation sémantique, discutant des modèles de classification des pixels, du décodage appris et de l'importance des connexions par saut.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Il s'agit de numériser les documents historiques, de normaliser la structure des documents et d'appliquer les réseaux neuraux à la reconnaissance du texte et à la segmentation de l'image.