Data science: Deep learning for multipurpose application.

Abstract

La vision par ordinateur est un axe de recherche qui permet aux machines à reconnaitre les entrées visuelles pour les exploiter dans des tâches de reconnaissance. Dans ces dernières années, la quantité des images/des vidéos a énormément augmenté. L’exploitation des systèmes de vision par ordinateur pour l’analyse de cette quantité d’informations devient importante afin d’extraire de l’information pertinente. Les systèmes de vision par ordinateur sont basés principalement sur les approches d’apprentissage automatique (ML)/d’apprentissage profond (DL). Avec l’augmentation de la quantité de données/la disponibilité de l’infrastructure de calcule puissant, les méthodes DL ont connu un grand intérêt en raison de leur bonne performance sur les grands volumes de données/leur capacité d’extraction de caractéristique dans le cadre des données non structurées. Ces méthodes étaient exploitées dans différents sous domaines en vision par ordinateur pour effectuer plusieurs tâches : classification, localisation, détection,/segmentation.