Explore les défis et les solutions dans la catégorisation visuelle à grain fin, en mettant l'accent sur la vision informatique et l'apprentissage automatique.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.
Explore l'intelligence visuelle, la formation d'images, la vision par ordinateur et la compréhension de la représentation dans les machines et les esprits.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore l'intelligence visuelle, couvrant la formation d'images, la perception, la vision par ordinateur, l'apprentissage par correspondance, l'analyse du mouvement et la reconnaissance dans les vidéos.
Explore un article de 2019 sur la reconnaissance d'images, les défis liés aux ensembles de données, les biais et l'impact des ensembles de données à grande échelle sur les modèles d'apprentissage en profondeur.
Explore Transformers dans la vision informatique, se concentrant sur l'architecture 'Attention est tout ce dont vous avez besoin' et ses applications dans les tâches visuelles.
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 l'histoire et les techniques de la vision informatique, couvrant la formation d'images, la transformation, les perspectives dynamiques et les indices d'estimation 3D.
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.
Explore l’apprentissage profond avec des images Instagram, comprend la perception des aliments, l’obésité et la santé mentale, et discute de l’impact des images des médias sociaux et des plateformes éphémères comme Snapchat.
Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.
Explore l'évaluation de la précision et de la robustesse de la machine et de l'homme sur ImageNet, en soulignant les progrès, les défis et la nécessité d'améliorer.
