Modèles préentraînés pour la classification d'images et la détection d'objets - Partie 3 de la vision par ordinateur

Aperçu

YouTube

Join us in our comprehensive examination of pretrained models, focusing on their application in image classification and object detection. This session represents the third part of our ongoing Computer Vision series.

As part of this educational journey, discover how these sophisticated models enhance AI applications, making them indispensable tools in the fields of Artificial Intelligence and Computer Science.

Ensure you stay ahead in the rapidly evolving tech landscape by integrating these vital skills into your AI or computer science expertise.

Perfect for students, professionals, and enthusiasts looking to deepen their understanding of modern technology frameworks.

Incorporate hands-on exercises and real-world examples to reinforce learning and practical application of the concepts discussed.

Don't miss out on this opportunity to further your knowledge with insights from expert instructors via our platform, available through YouTube.

Programme

• Introduction aux modèles pré-entraînés
Aperçu des modèles pré-entraînés en vision par ordinateur
Avantages de l'utilisation de modèles pré-entraînés
• Classification d'images avec des modèles pré-entraînés
Modèles pré-entraînés couramment utilisés pour la classification d'images
Techniques d'apprentissage par transfert pour la classification d'images
Évaluation des modèles de classification d'images
• Détection d'objets avec des modèles pré-entraînés
Vue d'ensemble des tâches de détection d'objets
Modèles pré-entraînés populaires pour la détection d'objets
Techniques d'apprentissage par transfert pour la détection d'objets
Évaluation des modèles de détection d'objets
• Implémentation de modèles pré-entraînés en utilisant des frameworks populaires
Introduction à TensorFlow et PyTorch
Pratique : Classification d'images avec TensorFlow/PyTorch
Pratique : Détection d'objets avec TensorFlow/PyTorch
• Ajustement fin des modèles pré-entraînés
Stratégies pour l'ajustement fin des modèles
Pratique : Ajustement fin d'un modèle pour un ensemble de données personnalisé
• Considérations pratiques pour l'utilisation de modèles pré-entraînés
Exigences computationnelles et optimisation
Techniques d'augmentation des données
Gestion des ensembles de données déséquilibrés
• Études de cas et applications concrètes
Histoires à succès de l'utilisation des modèles pré-entraînés
Analyse des applications spécifiques à l'industrie
• Projet final et évaluation
Concevoir et implémenter un projet en utilisant des modèles pré-entraînés
Présentation et évaluation par les pairs des projets
• Résumé du cours et perspectives d'avenir
Récapitulatif des concepts clés
Tendances émergentes dans les modèles pré-entraînés et la vision par ordinateur
• Ressources supplémentaires et références
Lectures suggérées et ressources en ligne
Parcours d'apprentissage continu en vision par ordinateur

---

Matières

Computer Science