L'Atelier Monstre

Introduction à SfMLearner et l'importance de l'augmentation de données SfMLearner est un framework d'apprentissage non supervisé conçu pour estimer la profondeur et le mouvement propre (ego-motion) à partir de séquences vidéo monoculaires. Dans les tâches d'estimation de profondeur sans supervision, les modèles risquent de surapprendre les donn ...

L'architecture Char-RNN (Character-level Recurrent Neural Network) est un modèle puissant pour la génération de texte et la modélisation de séquences. En traitant le texte caractère par caractère plutôt que mot par mot, le modèle apprend la structure syntaxique et sémantique profonde du langage source. Voici une décomposition technique complète ...

Approche Pragmatique du Machine Learning De nombreux tutoriels sur l'apprentissage automatique (Machine Learning) débutent par une immersion profonde dans les fondements mathématiques, les algorithmes complexes, la modélisation mathématique, avant d'aborder le Deep Learning et l'ingénierie logicielle pour la mise en production. Chaque étape de ...

Introduction Ce projet de fin d'études présente un système de reconnaissance automatique des numéros de carte bancaire à partir d'images. L'approche combine la localisation de la zone du numéro, la segmentation des caractères et leur reconnaissance à l'aide de techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage profond. L'évaluation du pr ...

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 ...

Prérequis et étapes d'installasion : Avant de commencer, assurez-vous de suivre les instructions spécifiques dans le fichier README de chaque bibliothèque que vous téléchargez. Installation d'OpenCV : Téléchargez et installez la bibliothèque OpenCV. Des tutoriels sont disponibles pour vous guider. Clonage du dépôt Faster R-CNN : Utilisez Git p ...

La mise en place d'un environnement de deep learning performant nécessite une orchestration précise entre les pilotes graphiques, les bibliothèques de calcul parallèle et le framework TensorFlow. Ce guide détaille les étapes pour configurer TensorFlow GPU version 2.2 au sein d'un environnement Anacnoda. 1. Création de l'environnement virtuel Il ...

Contexte Les avancées récentes en puissance de calcul et en théorie de l'apprentissage profond ont permis une large adpotion des techniques de détection et reconnaissance d'images dans divers domaines. L'application de l'apprentissage profond à l'identification de la faune sauvage offre une alternative plus précise aux méthodes traditionnelles. ...

Problématique des images Docker volumineuses Déployer des applications d'IA comme la cartoonisation de portraits avec DCT-Net peut être ralenti par des images Docker trop lourdes. Une image de plusieurs gigaoctets allonge le temps de téléchargement, consomme des ressources système inutiles et augmente les risques de sécurité. Ce guide détaille ...

Pour démarrer rapidement avec la programmation TensorFlow, considérons cet exemple de code simple : import tensorflow as tf # Définition de variables symboliques, aussi appelées espaces réservés input_1 = tf.placeholder(tf.float32) input_2 = tf.placeholder(tf.float32) # Construction d'un opération de multiplication operation = tf.multiply(inp ...