INF 6426 Vision par ordinateur et apprentissage profond

Professeur responsable

Wassim Bouachir

Objectifs

• Expliquer et différencier les différentes tâches de reconnaissance d'objets en vision par ordinateur, à savoir la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation d'images.
• Identifier et expliquer les différentes techniques de vision par ordinateur utilisées pour le suivi d'objets en mouvement.
• Appliquer des modèles de réseaux de neurones profonds pour implanter différentes tâches de reconnaissance visuelle et de suivi d'objets.
• Effectuer une analyse critique d'un article scientifique en vision par ordinateur.

Contenu

• Réseaux de neurones : fondements, perceptron multicouche, réseaux de neurones convolutifs.
• Reconnaissance d'objets : classification d'images, détection d'objets, segmentation d'images.
• Suivi d'objets en mouvement : techniques par caractéristiques manuelles, techniques par apprentissage profond.

Matériel didactique

• Site Web du cours

Matériel expédié

Renseignements technologiques

Utilisation de la plateforme Google Colab pour programmer en Python (disponible gratuitement)

Encadrement

L'encadrement est individualisé et assuré par le professeur responsable du cours ou une personne chargée de l'encadrement. Les communications se font principalement par courriel, par visioconférence ou par téléphone.

Évaluation

L'évaluation repose sur trois travaux (20 %, 25 % et 25 %) et la présentation d'un article scientifique (30 %).

Particularités d'inscription

Ce cours présuppose des connaissances préalables en apprentissage automatique et en traitement d'images.