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sy32 [2022/02/23 09:55]
moreajul 		sy32 [2025/06/05 11:47] (Version actuelle)
moreajul
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-====== SY32 ======+====== SY32 : Vision et Apprentissage ======
  
 Les objectifs de SY32 sont d'abord de comprendre les différents moyens de former des images, pour ensuite choisir et appliquer un traitement de vision adapté au problème donné. Les objectifs de SY32 sont d'abord de comprendre les différents moyens de former des images, pour ensuite choisir et appliquer un traitement de vision adapté au problème donné.
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 **Enseignants :** **Enseignants :**
   * [[https://www.hds.utc.fr/~moreajul/|Julien Moreau]] (responsable)   * [[https://www.hds.utc.fr/~moreajul/|Julien Moreau]] (responsable)
-  * [[https://www.hds.utc.fr/~xuphilip/|Philippe Xu]]+  * [[https://www.hds.utc.fr/~isetitra/|Insaf Setitra]]
  
 ===== Programme ===== ===== Programme =====
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 1e partie, Concepts classiques : 1e partie, Concepts classiques :
   * Des ondes à la perception, de la vision aux caméras [J. Moreau]   * Des ondes à la perception, de la vision aux caméras [J. Moreau]
-  * Éléments de traitement d’images [J. Moreau] +  * Mouvement et flot optique [J. Moreau]
-  * Détection d’objet mobile et flot optique [J. Moreau]+
   * Transformations géométriques et alignement d’images [J. Moreau]   * Transformations géométriques et alignement d’images [J. Moreau]
   * Calibrage/étalonnage géométrique de caméra [J. Moreau]   * Calibrage/étalonnage géométrique de caméra [J. Moreau]
   * Stéréovision, géométrie épipolaire et mise en correspondance 3D [J. Moreau]   * Stéréovision, géométrie épipolaire et mise en correspondance 3D [J. Moreau]
 +  * Estimation automatique de transformations [J. Moreau]
 2e partie, Méthodes d'apprentissage : 2e partie, Méthodes d'apprentissage :
-  * Vision et apprentissage [Ph. Xu] +  * Vision et apprentissage [I. Setitra] 
-  * Méthodes d’apprentissage automatique [Ph. Xu] +  * Méthodes d’apprentissage automatique pour la classification [I. Setitra] 
-  * Caractéristiques visuelles [Ph. Xu] +  * Caractéristiques visuelles [I. Setitra] 
-  * Classification d’images [Ph. Xu] +  * Détection d’objets [I. Setitra] 
-  * Détection d’objets [Ph. Xu] +  * Apprentissage profond [I. Setitra] 
-  * Apprentissage profond 1/2 [Ph. Xu] +  * Réseaux de neurones convolutifs [I. Setitra] 
-  * Apprentissage profond 2/2 [Ph. Xu]+  * CNN et détection, segmentation, autres applications [I. Setitra]
  
  
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 **Pré-requis :**\\ **Pré-requis :**\\
 Connaissances de bases en mathématiques et en algèbre, géométrie 2D et 3D (tel que les coorodonnées et transformations homogènes, les changements de repère...), en statistiques.\\ Connaissances de bases en mathématiques et en algèbre, géométrie 2D et 3D (tel que les coorodonnées et transformations homogènes, les changements de repère...), en statistiques.\\
-Initiation au traitement du signal souhaité (domaine fréquentiel et transformées de Fourier, convolutions).\\ +Initiation au traitement du signal souhaité (domaine fréquentiel et transformées de Fourier, produit de convolution).\\ 
-Python et Linux exigés.+Python pour les sciences (NumPy etc) et Linux nécessaires.
  
 **Niveau :** GI04 **Niveau :** GI04