Cartographie de domaine non supervisée : GAN compatible avec la géométrie

Cette séance de cours traite de la cartographie de domaine non supervisée à l'aide d'un réseau d'adversaires générateurs de géométrie (GCGAN). L'instructeur explique le concept de cohérence du cycle et de préservation de la distance dans la cartographie de domaine, en soulignant les limites et en proposant une nouvelle approche basée sur les contraintes de la géométrie-cohérence. Le modèle GCGAN est présenté, qui prend des images originales et leurs contreparties géométriquement transformées pour permettre une cartographie de domaine unidirectionnelle non supervisée. La séance de cours compare GCGAN à des méthodes de base comme GAN seul, CycleGAN et DistanceGAN, montrant son efficacité au moyen d'évaluations quantitatives et qualitatives sur diverses tâches de traduction d'images. Les applications potentielles de GCGAN dans la production d'images réalistes sont démontrées à travers des exemples comme Cheval → Zebra, Monet → Photo, et Jour → Transformations nocturnes.

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Concepts associés (19)

HUM-485: Data in context: Critical Data Studies I

Le cours "Critical Data Studies" s'inscrit dans la nouvelle offre d'enseignements TILT qui propose de croiser des savoirs provenant des SHS et des sciences de l'ingénieur afin d'aborder des thématique

Recalage d'images

En , le recalage est une technique qui consiste en la « mise en correspondance d'images », dans le but de comparer ou combiner leurs informations respectives. Cette méthode repose sur les mêmes principes physique et le même type de modélisation mathématique que la . Cette mise en correspondance se fait par la recherche d'une transformation géométrique permettant de passer d'une image à une autre.

Digital image processing

Digital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.

Géométrie euclidienne

La géométrie euclidienne commence avec les Éléments d'Euclide, qui est à la fois une somme des connaissances géométriques de l'époque et une tentative de formalisation mathématique de ces connaissances. Les notions de droite, de plan, de longueur, d'aire y sont exposées et forment le support des cours de géométrie élémentaire. La conception de la géométrie est intimement liée à la vision de l'espace physique ambiant au sens classique du terme.

Image

Une image est une représentation visuelle, voire mentale, de quelque chose (objet, être vivant ou concept). Elle peut être naturelle (ombre, reflet) ou artificielle (sculpture, peinture, photographie), visuelle ou non, tangible ou conceptuelle (métaphore), elle peut entretenir un rapport de ressemblance directe avec son modèle ou au contraire y être liée par un rapport plus symbolique. Pour la sémiologie ou sémiotique, qui a développé tout un secteur de sémiotique visuelle, l'image est conçue comme produite par un langage spécifique.

Géométrie non euclidienne

La géométrie non euclidienne (GNE) est, en mathématiques, une théorie géométrique ayant recours aux axiomes et postulats posés par Euclide dans les Éléments, sauf le postulat des parallèles. Les différentes géométries non euclidiennes sont issues initialement de la volonté de démontrer la proposition du cinquième postulat, qui apparaissait peu satisfaisant en tant que postulat car trop complexe et peut-être redondant avec les autres postulats).