Axonométrie : image des points et véritable grandeur des segments
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Explore l'augmentation des données en tant que méthode de régularisation clé dans l'apprentissage en profondeur, couvrant des techniques telles que les traductions, les rotations et le transfert de style artistique.
Explore la géoréférenciation des images, y compris les étapes méthodologiques, les transformations, le rééchantillonnage et l'application pratique à l'aide du logiciel QGIS.
Explore le filtre de Kalman variable dans le temps, l'estimation de l'état, les défis liés au conditionnement des sorties mesurées et l'importance des transformations affines.
Explore la récupération de l'orientation de la surface à partir de la texture de l'image sous différentes projections et l'utilisation de l'apprentissage profond pour la prédiction normale.
