Tuile : 2020-2021 : Reconnaissance de créatures et de personnes par vision et apprentissage | N9EN17C - APP transversal Multimédia

2020-2021 : Reconnaissance de créatures et de personnes par vision et apprentissage
- Présentation et explication du sujet
- Présentation de l'APP faite le 19 novembre à 12h15 Fichier
  
  677.7 Ko
- Livret de l'APP disponible dès le 21 novembre Fichier
  
  655.4 Ko
- Dataset pokémon URL
- Dataset Market1501 (ré-identification de personnes) URL
- Livret de l'APP disponible dès le 21 novembre Fichier
  
  653.2 Ko
- Etape 1 : Reconnaissance de créatures et de personnes par vision
- Livret de présentation de l'étape 1 Fichier
  
  426.9 Ko
- Livret de présentation de l'étape 1 (tuteur) Fichier
  
  424.7 Ko
- code et article sur SIFT URL
- ORB Fichier
  
  932.6 Ko
- SURF Fichier
  
  706.4 Ko
- HOG Fichier
  
  445.4 Ko
- LOMO Fichier
  
  1.5 Mo
- ColorNames Fichier
  
  873.1 Ko
- Lien vers un livre en ligne sur la réidentification URL
- Etape 2 : Utilisation de techniques d'apprentissage
- APP Etape2 Livret Etudiant Fichier
  
  169.3 Ko
- APP Etape2 Livret Tuteur Fichier
  
  179.5 Ko
- Cours IAM sur les Auto-encodeurs Fichier
  
  7.3 Mo
- DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification (Taigman et al. 2014) Fichier
  
  2.1 Mo
- FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering (Schroff et al. 2015) Fichier
  
  4.5 Mo
- CutOut : Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout (DeVries et al. 2017) Fichier
  
  1.1 Mo