Le blog Picsellia

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Explication des paramètres d'évaluation de COCO

Plongez dans les métriques d'évaluation COCO pour la vision par ordinateur, en explorant la précision, le rappel, l'IoU et leur signification. Maîtrisez la détection d'objets avec Picsellia.

16 août 2023

Vision par ordinateur

Un guide approfondi de l'apprentissage contrastif en IA

L'apprentissage contrastif est une technique d'apprentissage automatique qui apprend aux modèles à faire la distinction entre des échantillons similaires et dissemblables.

26 juin 2023

Vision par ordinateur

Explorer la diffusion stable : Révolutionner la génération d'image à image dans la vision par ordinateur

La diffusion stable est un type de modèle génératif qui utilise la puissance de l'IA et de l'apprentissage profond pour générer des images. Examinons-le de plus près.

Auriane Bonnot

16 juin 2023

Vision par ordinateur

L'intégration d'images expliquée

En résumé, l'intégration est une technique de réduction de la dimensionnalité. Il s'agit d'une représentation vectorielle de faible dimension de vecteurs de caractéristiques de haute dimension (c.-à-d.

Tochukwu Nwoke

30 mai 2023

Vision par ordinateur

Segmentation vs détection vs classification en vision par ordinateur : Une analyse comparative

La vision par ordinateur est un élément essentiel du paysage technologique actuel, qui permet aux machines de percevoir et de comprendre le monde visuel. Dans le cadre de la vision par ordinateur

29 mai 2023

Vision par ordinateur

Une plongée dans la détection d'objets YOLO

Nous explorerons la famille des modèles de détection d'objets YOLO, depuis le réseau YOLO original jusqu'aux derniers réseaux YOLOv8 et NAS. Préparez-vous à

Konstantinos Poulinakis

30 novembre 2022

Tech

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MLOps

Fonctions d'activation et réseaux neuronaux

Explorez les rôles clés des fonctions d'activation dans les réseaux neuronaux pour les tâches de vision par ordinateur. Découvrez les fonctions Sigmoïde, ReLU et autres pour un meilleur apprentissage profond.

1er septembre 2023

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Explication des paramètres d'évaluation de COCO

Plongez dans les métriques d'évaluation COCO pour la vision par ordinateur, en explorant la précision, le rappel, l'IoU et leur signification. Maîtrisez la détection d'objets avec Picsellia.

16 août 2023

Vision par ordinateur

Mask R-CNN - Tout est expliqué

Explorez le R-CNN de Mask : un outil révolutionnaire de vision artificielle pour la détection d'objets et la segmentation d'instances. Découvrez son architecture et ses applications.

14 août 2023

Vision par ordinateur

La matrice de confusion dans la vision par ordinateur

Évaluer efficacement les modèles de vision par ordinateur grâce à la puissance de la matrice de confusion. Comprendre les forces et les faiblesses et prendre des décisions en connaissance de cause.

26 juillet 2023

Science des données

Comprendre l'overfitting dans l'apprentissage automatique

Apprenez à lutter contre l'overfitting dans l'apprentissage automatique grâce à des stratégies efficaces et à la plateforme MLops de Picsellia. Évitez la mémorisation des modèles.

26 juillet 2023

Science des données

La confluence de la vision par ordinateur et de la technologie des drones

Contrairement à leurs premiers homologues, les drones d'aujourd'hui ne sont pas seulement équipés pour capturer des images et des vidéos en haute résolution, l'IA a ouvert un tout nouveau champ d'action.

5 juillet 2023

Vision par ordinateur

[Industrie 4.0] Révolutionner la fabrication grâce à la vision par ordinateur

L'intégration de la technologie de vision par ordinateur dans la fabrication moderne a ouvert un monde de possibilités pour les entreprises qui cherchent à rationaliser leur travail.

3 juillet 2023

Vision par ordinateur

Un guide approfondi de l'apprentissage contrastif en IA

L'apprentissage contrastif est une technique d'apprentissage automatique qui apprend aux modèles à faire la distinction entre des échantillons similaires et dissemblables.

26 juin 2023

Vision par ordinateur

Top 5 des outils de suivi d'expériences pour la vision par ordinateur

L'IA est généralement obtenue par des processus itératifs et expérimentaux tels que la modification du modèle, l'exécution de plusieurs expériences et l'examen des résultats.

16 juin 2023

MLOps

Désolé, il n'y a pas d'articles correspondant à cette description.

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Modèles SAM et modèles de base en vision par ordinateur

Nous avons exploré comment SAM a été créé pour devenir un outil aussi puissant. Un modèle révolutionnaire non seulement pour Meta, mais aussi pour l'ensemble du scénario de la vision par ordinateur !

25 avril 2023

Nouvelles

L'AutoML remplacera t'il les Data Scientists?

L'apprentissage automatique a révolutionné la vision par ordinateur et le traitement du langage et est en train de transformer la biologie et l'ingénierie.

Konstantinos Poulinakis

19 janvier 2023

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5 étapes à suivre pour commencer une carrière dans la vision par ordinateur

Vous vous êtes déjà demandé comment entrer dans le domaine de la vision par ordinateur ? Voici quelques conseils pour vous aider à vous lancer !

5 janvier 2023

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C'est dans la boîte !

Notre PDG Thibaut fait le point sur l'année écoulée et partage avec nous ce qu'il a appris en termes de vision par ordinateur, d'entrepreneuriat et d'élargissement de la famille avo !

23 décembre 2022

Nouvelles

6 Tendances de la vision par ordinateur en 2022

L'IA a énormément contribué aux progrès de la vision par ordinateur au cours des dernières années. C'est le domaine dans lequel la plupart des recherches sur l'IA sont menées. Mais qu'est-ce qui se passe

Konstantinos Poulinakis

28 septembre 2022

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Création d'une plateforme CVOps : La dernière version de Picsellia est sortie

Notre nouvelle version intègre les derniers outils et fonctionnalités permettant de gérer l'ensemble de votre pipeline MLOps en un seul endroit, ce qui en fait la première plateforme CVOps.

21 février 2022

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Assurer le succès d'un projet de vision informatique ML

Il y a de nombreux avantages à demander à un ordinateur de classer et de catégoriser des images ou des objets. Mais comment garantir le succès de votre projet de vision par ordinateur ?

31 août 2020

Nouvelles

Comment créer un anonymiseur d'image pour les tâches conformes au GDPR avec TF2

Notre mission est d'aider les autres à construire de meilleurs modèles de vision par ordinateur. Nous avons donc créé un anonymiseur pour vous aider à construire des ensembles de données liées à l'homme conformes au GDPR.

31 août 2020

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Le moyen le plus rapide d'analyser des modèles pour la détection d'objets

Apprenez à choisir, régler et former n'importe quelle architecture d'apprentissage profond pour entraîner vos modèles de détection d'objets, en utilisant une solution MLOps pour la vision par ordinateur.

31 août 2020

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Commencez à gérer vos données de la bonne façon.

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