Guide d'entraînement CenterNet avec un jeu de données personnalisé sur PyTorch
CenterNet est une architecture de détection d'objets "anchor-free" qui traite les objets comme des points uniques (leurs centres). Cette approche simplifie considérablement le pipeline de détection par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur les boîtes d'ancrage. Nous allons ici explorer une implémentation optimisée de CenterN ...
Publié le 9 juin à 21h03
Analyse de documents techniques avec CLIP-GmP-ViT-L-14 : Du juridique à l'architecture
L'interprétation automatisée de documents complexes, mêlant schémas techniques et descriptions textuelles, représente un défi majeur pour l'intelligence artificielle conventionnelle. Le modèle CLIP-GmP-ViT-L-14 se distingue comme une solution spécialisée dans l'alignement sémantique entre images géométriques et textes normatifs. Grâce à une mic ...
Publié le 9 juin à 01h45
Introduction aux modules de base d'OpenCV en C++
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) constitue une bibliothèque open source performsante pour la vision par ordinateur et le traitement d'image. Cette librairie trouve son application dans de nombreux domaines tels que le traitement d'image, l'analyse vidéo et l'apprentissage automatique. En C++, OpenCV offre plusieurs modules spécialis ...
Publié le 6 juin à 23h20
Modules de convolution auto-calibrants amovibles : Guide d'utilisation de SCConv1d et SCConv2d
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 ...
Publié le 2 juin à 07h08