Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
Object co-segmentationIn computer vision, object co-segmentation is a special case of , which is defined as jointly segmenting semantically similar objects in multiple images or video frames. It is often challenging to extract segmentation masks of a target/object from a noisy collection of images or video frames, which involves object discovery coupled with . A noisy collection implies that the object/target is present sporadically in a set of images or the object/target disappears intermittently throughout the video of interest.
Véhicule autonomevignette|Le Chrysler Pacifica équipé de la technologie autonome Waymo. vignette|droite|Voiture autonome dont on distingue certains capteurs sur le toit. vignette|Une voiture sans pilote Robocar en présentation au grand prix de Formule E de 2017 à New York. vignette|Les voitures de Sber Autotech sont formées sur le terrain d'entraînement. Un véhicule autonome, véhicule automatisé, véhicule à délégation de conduite ou véhicule entièrement automatisé est un véhicule automobile capable de rouler sans intervention d'un conducteur.
Roche lunaireUne roche lunaire ou pierre lunaire (en Moon rock) est un morceau ou un échantillon de sol provenant de la Lune. Le terme est plus particulièrement utilisé pour désigner les roches collectées in situ par les seules missions spatiales ayant ramené des échantillons de sol de la Lune. À savoir d'une part les six missions spatiales du programme Apollo ayant atterri sur le sol lunaire, entre 1969 et 1972, et d'autre part les trois sondes spatiales soviétiques du programme Luna.
Géologie de la Lunevignette| redresse=2.5| Carte géologique de la Lune à l'échelle 1:, par l'Académie chinoise des sciences. La géologie de la Lune, parfois appelée sélénologie bien que ce dernier terme désigne plus généralement l'étude scientifique de la Lune, est bien différente de celle de la Terre : la Lune n'ayant ni atmosphère ni cours d'eau, l'érosion due aux phénomènes météorologiques est absente ; la tectonique des plaques, telle qu'on la connaît sur Terre, n'y a pas d'équivalent ; la gravité y est faible ; son sol s'échauffe et se refroidit plus rapidement du fait de l'absence d'atmosphère jouant un rôle tampon.
LuneLa Lune, ou Terre I, est l'unique satellite naturel permanent de la planète Terre. Il s'agit du cinquième plus grand satellite naturel du Système solaire, et du plus grand des satellites planétaires par rapport à la taille de la planète autour de laquelle il orbite. Elle est le deuxième satellite le plus dense du Système solaire après Io, un satellite de Jupiter. La Lune est en rotation synchrone avec la Terre, lui montrant donc constamment la même face.
Activity recognitionActivity recognition aims to recognize the actions and goals of one or more agents from a series of observations on the agents' actions and the environmental conditions. Since the 1980s, this research field has captured the attention of several computer science communities due to its strength in providing personalized support for many different applications and its connection to many different fields of study such as medicine, human-computer interaction, or sociology.
Digital image processingDigital 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.
Self-driving truckA self-driving truck, also known as an autonomous truck or robo-truck, is an application of self-driving technology aiming to create trucks that can operate without human input. Alongside light, medium, and heavy-duty trucks, many companies are developing self-driving technology in semi trucks to automate highway driving in the delivery process. In September 2022, Guidehouse Insights listed Waymo, Aurora, TuSimple, Gatik, PlusAI, Kodiak Robotics, Daimler Truck, Einride, Locomation, and Embark as the top 10 vendors in automated trucking.
Analyse d'imageL'analyse d'image est la reconnaissance des éléments et des informations contenus dans une . Elle peut être automatisée lorsque l'image est enregistrée sous forme numérique, au moyen d'outils informatiques. Les tâches relevant de l'analyse d'image sont multiples, depuis la lecture de codes-barres, jusqu'à la reconnaissance faciale. L'analyse d'image intervient également dans le domaine de l'art et du graphisme, pour l'interprétation des compositions et signifiants.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Oldest dated rocksThe oldest dated rocks formed on Earth, as an aggregate of minerals that have not been subsequently broken down by erosion or melted, are more than 4 billion years old, formed during the Hadean Eon of Earth's geological history. Meteorites that were formed in other planetary systems can pre-date Earth. Particles from the Murchison meteorite were dated in January 2020 to be 7 billion years old. Hadean rocks are exposed on Earth's surface in very few places, such as in the geologic shields of Canada, Australia, and Africa.
Phénomène lunaire transitoireUn phénomène lunaire transitoire (PLT), également appelé phénomène transitoire lunaire (PTL) ou en anglais en (LTP), terme créé en 1968 par l'astronome Patrick Moore, consiste en l'apparition d'une lumière ou d'une modification d'aspect de la surface lunaire pendant une courte durée. Des signalements de tels phénomènes remontent à plus de mille ans, certains d'entre eux ayant fait l'objet d'observations indépendantes de multiples témoins ou de scientifiques de bonne réputation.
Détection de contoursEn et en vision par ordinateur, on appelle détection de contours les procédés permettant de repérer les points d'une qui correspondent à un changement brutal de l'intensité lumineuse. Ces changements de propriétés de l' indiquent en général des éléments importants de structure dans l'objet représenté. Ces éléments incluent des discontinuités dans la profondeur, dans l'orientation d'une surface, dans les propriétés d'un matériau et dans l'éclairage d'une scène.
Corner detectionCorner detection is an approach used within computer vision systems to extract certain kinds of features and infer the contents of an image. Corner detection is frequently used in motion detection, , video tracking, image mosaicing, panorama stitching, 3D reconstruction and object recognition. Corner detection overlaps with the topic of interest point detection. A corner can be defined as the intersection of two edges. A corner can also be defined as a point for which there are two dominant and different edge directions in a local neighbourhood of the point.
Pupillary distancePupillary distance (PD), more correctly known as interpupillary distance (IPD) is the distance in millimeters between the centers of each pupil. Distance PD is the separation between the visual axes of the eyes in their primary position, as the subject fixates on an infinitely distant object. Near PD is the separation between the visual axes of the eyes, at the plane of the spectacle lenses, as the subject fixates on a near object at the intended working distance. Intermediate PD is at a specified plane in between distance and near.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Attention (machine learning)Machine learning-based attention is a mechanism mimicking cognitive attention. It calculates "soft" weights for each word, more precisely for its embedding, in the context window. It can do it either in parallel (such as in transformers) or sequentially (such as recursive neural networks). "Soft" weights can change during each runtime, in contrast to "hard" weights, which are (pre-)trained and fine-tuned and remain frozen afterwards. Multiple attention heads are used in transformer-based large language models.
Détection de personnesvignette|Un exemple de détection de personnes sur une voie de circulation La détection de personnes est un domaine de la vision par ordinateur consistant à détecter un humain dans une . C'est un cas particulier de détection d'objet, où l'on cherche à détecter la présence et la localisation précise, dans une image, d'une ou plusieurs personnes, en général dans une posture proche de celle de la station debout ou de la marche. On parle également de détection de piéton, en raison de l'importance des applications en vidéosurveillance et pour les systèmes de vision embarqués dans des véhicules.
