Introduction aux réseaux convolutifs en vision par ordinateur

📋 Plan du Cours

1. Représentation d'images en informatique
2. Extraction de caractéristiques
3. Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
4. Opération de convolution
5. Cartes de caractéristiques
6. Classification avec CNN
7. Architecture CNN pour applications
8. Détection d'objets
9. Solutions naïves en détection
10. R-CNN et variantes

📖 1. Représentation d'images en informatique

🔑 Notions clés & Définitions

• Images numériques comme matrices de nombres : Représentation d'une image par une grille de valeurs numériques où chaque élément (pixel) correspond à une intensité ou une couleur, permettant un traitement informatique précis (source : Deep Computer Vision CH2).

• Représentation des pixels en niveaux de gris et en couleur : Les pixels en niveaux de gris sont représentés par une seule valeur d'intensité, tandis que ceux en couleur utilisent plusieurs canaux (ex : RGB) pour coder la couleur, facilitant la manipulation et l'analyse (source : Deep Computer Vision CH2).

• Notion de résolution : Nombre de pixels composant une image, influençant la finesse des détails visibles. Plus la résolution est élevée, plus l'image est détaillée, mais aussi plus volumineuse à traiter (source : Deep Computer Vision CH2).