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Apprentissage profond pour le traitement avancé des images
Les réseaux neuronaux d'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), ont révolutionné le traitement des images numériques en permettant des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation et la génération d'images avec une précision et une polyvalence sans précédent.
Réseaux contradictoires génératifs (GAN)
Les GAN utilisent deux réseaux concurrents, un modèle génératif qui crée de nouvelles données et un modèle discriminant qui détermine si les données générées sont réelles ou synthétiques. Cela permet diverses applications telles que la génération d’images photoréalistes et le transfert de style.
Inpainting et débruitage d'images
Des techniques avancées exploitent des modèles d'apprentissage profond pour reconstruire de manière transparente les zones d'image endommagées ou dégradées en remplissant les données manquantes ou corrompues. Cela a des implications significatives dans la restauration et l’amélioration des images.
Imagerie et analyse hyperspectrales
L’imagerie hyperspectrale implique la collecte de données sur de nombreuses bandes spectrales étroites. Les progrès récents dans les algorithmes de traitement d’images permettent d’extraire des informations plus riches, d’identifier les matériaux et de détecter les anomalies.
Reconstruction et numérisation 3D
Grâce aux progrès des capteurs 3D, des méthodes informatiques et de la photogrammétrie, des modèles 3D haute fidélité et des expériences de réalité virtuelle sont développés à partir d'images du monde réel.
Analyse d'imagerie médicale
Le traitement d'images basé sur l'apprentissage profond facilite la détection, le diagnostic et la surveillance des traitements dans les applications d'imagerie médicale telles que l'IRM, la tomodensitométrie et la pathologie.
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