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Cette séance de cours couvre les limites de l'algorithme de Canny, les différents types de limites, les métriques de classification par rapport à la régression, les concepts d'apprentissage profond tels que les couches de fusion pondérée et les chemins de propagation des erreurs, les comparaisons entre l'apprentissage profond et la détection des bords de Canny, les étapes d'apprentissage plus profond, les réseaux neuronaux convolutifs et l'évolution de la détection des bords sur 50 ans. L'instructeur discute des défis rencontrés par les opérateurs de convolution, de la nécessité de seuils et de tailles d'échelle arbitraires, et de la transition des contours aux objets dans la détection de bord.