Détection d'Objets et Reconnaissance d'Images
Durée: 0 h 35 min
Nombre de leçons: 21
Rubrique: Ingénieur IA
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1. Fondamentaux de la Détection d'Objets et de la Reconnaissance d'Images
1.1. Définitions et différences clés
1.2. Importance et applications
2. Méthodes de Détection d'Objets
2.1. Techniques classiques (HOG, Viola-Jones)
2.2. Approches modernes basées sur le Deep Learning (R-CNN, YOLO, SSD)
3. Techniques de Reconnaissance d'Images
3.1. Reconnaissance basée sur les caractéristiques (SIFT, SURF)
3.2. Approches par apprentissage profond (CNNs, autoencoders)
4. Entraînement des Modèles pour la Détection et la Reconnaissance
4.1. Préparation des données et annotation
4.2. Techniques d'optimisation des modèles
5. Évaluation des Performances
5.1. Métriques de performance (précision, rappel, IoU)
5.2. Importance de l'évaluation robuste
6. Outils et Bibliothèques pour la Détection et la Reconnaissance
6.1. TensorFlow, Keras, PyTorch
6.2. Logiciels et environnements de développement
7. Cas Pratiques et Applications Réelles
7.1. Sécurité et surveillance
7.2. Analyse automatisée d'images dans divers domaines (santé, retail, agriculture)