Computer Vision - De la Théorie au Code en 1H
Dans cette vidéo, on vulgarise la computer vision en deux temps : d'abord un état de l'art des tâches principales et des grandes familles de modèles (CNN, YOLO, Vision Transformers, CLIP, SAM...), puis 3 applications complètes sur notebook avec les modèles YOLO : classification, détection et segmentation. Drive complet (notebook + 3 datasets pour reproduire les applications) : https://drive.google.com/drive/folder... ⚠️ Je ne suis pas expert en IA, cette vidéo est un exercice de vulgarisation. N'hésitez pas à me corriger en commentaire si vous voyez des imprécisions ! Chapitres : 00:30 Machine Learning 03:20 Tâches principales 06:25 Familles de modèles 12:12 Pipeline computer vision 19:15 Setup des démonstrations 23:50 Démo 1 : Classification d'images 39:59 Démo 2 : Détection d'objets 50:59 Démo 3 : Segmentation d'images Pour aller plus loin : Computer Vision (généralités) Conférence d'introduction [FR] : • Introduction à la « Computer Vision » avec... Playlist Université de Berkeley [EN] : • Introduction to Computer Vision Playlist Université de Stanford [EN] : • Stanford CS231N Deep Learning for Computer... CNN (Réseaux de neurones convolutionnels) Ma vidéo, vulgarisation du fonctionnement et applications [FR] : • Réseaux de Neurones Convolutionnels - De l... (Voir la description de cette vidéo pour plus de sources) YOLO Vulgarisation du fonctionnement [EN] : • Let's Visualize How YOLO Works Explication du papier [FR] : • Tuto#27 Réseau Yolo: un peu de théorie Démonstration d'utilisation [EN] : • How to Train YOLO Object Detection Models ... Vision Transformers (ViT) Cours complet [FR] : • Comprendre le Vision Transformer -- ViT en... Vulgarisation [EN] : • Vision Transformer Quick Guide - Theory an... Vulgarisation [EN] : • Vision Transformers - Explained! CLIP Vulgarisation [EN] : • How AI 'Understands' Images (CLIP) - Compu... Explication du papier [EN] : • OpenAI CLIP: ConnectingText and Images (Pa... SAM (Segment Anything Model) Vulgarisation du papier [EN] : • Segment Anything Paper Explained: New Foun... Explication détaillée en live [EN] : • Segment Anything Model (SAM): An introduction Outils utilisés : Animations : Manim — https://www.manim.community IA : recherches, réécriture et corrections du script, génération des animations Manim #FR #français #ComputerVision #VisionParOrdinateur #YOLO #CNN #VisionTransformer #ViT #CLIP #SAM #SegmentAnything #DeepLearning #MachineLearning #IntelligenceArtificielle #IA #VulgarisationIA #Vulgarisation #DataScience #informatique

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