L'Atelier Monstre

La convolution est une opération fondamentale dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Elle consiste à appliquer un filtre (ou noyau) sur une entrée pour produire une carte de caractéristiques. Les principales différences entre la convolution 1D et 2D résident dans la dimensionnalité de l'entrée et la manière dont le filtre glisse. Convo ...

Contexte et Approche Le flou dans les images, causé par le mouvement de la caméra ou des objets rapides, représente un défi majeur en vision par ordinateur. Les techniques traditionnelles peinent à estimer le noyau de flou (blur kernel) pour chaque pixel. L'apprentissage profond, et particulièrement les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) ...

Fondements du Modèle OFA et du Question-Réponse Visuel Architecture du Modèle OFA OFA utilise une structure encodeur-décodeur unifiée pour traiter des données multimodales. L'encodeur intègre des entrées visuelles et textuelles, tandis que le décodeur génère des réponses textuelles. Dans les tâches VQA, un extracteur convolutif transforme les p ...

Introduction aux Réseaux de Neurones Convolutifs Classiques (CNN) 1.1 Principes Fondamentaux L'architecture standard d'un Réseau de Neurones Convolutifs (CNN) est généralement séquentielle, comportant plusieurs types de couches interconectées : une couche d'entrée, des couches de convolution (souvent suivies d'une fonction d'activation ReLU) ...

La reconnaissance de formules mathématiqeus manuscrites est un défi complexe en traitement d'images, en raison de la structure bidimensionnelle intrinsèque des formules. Les méthodes traditionnelles basées sur le CRNN ne sont pas adaptées à cette tâche. L'apprentissage profond a permis le développement de modèles de bout en bout, offrant des pe ...

Détection et classification d'objets en vision par ordinateur En vision par ordinateur, la détection et la classification d'objets consistent à permettre à un système d'identifier et de catégoriser des éléments dans une image. L'essor de l'apprentissage profond a popularisé les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN), efficaces pour extraire des ...

Contexte et signification Avec l'urbanisation croissante, la surveillance du trafic et la prévention des accidents sont devenues essentielles. Les technologies de détection de piétons et véhicules jouent un rôle clé dans les systèmes de transport intelligents. L'utilisation de l'apprentissage profond a permis d'améliorer significativement la pr ...

Pourquoi utiliser ce module ? Les convolutions standards (par exemple, 3x3) constituent la brique de base des réseaux de neurones convolutifs (CNN), mais elles présentent deux limites fondamentales : Champ réceptionnel contraint par la taille du noyau : Chaque position ne perçoit qu'un voisinage de la taille du noyau. La sémantique profonde re ...