Explore les concepts de topologie et de détection de bord en vision par ordinateur, mettant en évidence l'importance des contours et des gradients dans l'analyse d'images.
Explore le transfert de style, la traduction d'images, l'apprentissage auto-supervisé, la prédiction vidéo et la génération de description d'images à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur.
Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.
Couvre les réseaux neuronaux convolutifs, les architectures standard, les techniques de formation et les exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore les techniques de délimitation, y compris la transformation de Hough, l'orientation du gradient et la détection de forme, en soulignant l'importance de combiner des techniques basées sur des graphiques et l'apprentissage automatique.
