[DLCV] TP 2023-2024

DLCV2.4 | On récapitule tout

Par souci de clarté, je récapitule tout ici (modalités d’évaluation, exécution des codes d’évaluation, etc.). Comme ça, pas besoin d’aller vous perdre dans les différents sujets. 2024 ne fait que commencer… Contraintes de rendu Bonjour, bonjour ! Une nouvelle année commence, et quoi de mieux pour commencer l’année qu’un peu d’analyse qualitative et quantitative de YOLO sur notre super dataset ? L’évaluation de la matière deep learning sera faite sur une vidéo :

January 2, 2024 Lire

DLCV2.3 | Tadaaaam !

Présentation Bonjour, bonjour ! Aujourd’hui, l’objectif est d’évaluer les performances de YOLOv8 sur le dataset qu’on a construit ensemble. On ne sera que deux encadrant.e.s pour les trois groupes, alors ça va être sportif. Mais YOLO, on a pas peur. Comme indiqué dans le sujet de présentation, vous devrez rendre début janvier une vidéo d’une dizaine de minutes qui décrit votre travail de TP, et votre analyse des performances de YOLO sur le dataset.

December 21, 2023 Lire

DLCV2.2 | Le Bingo de YOLO !

Ce sujet est déjà dépassé : je rédige le sujet de la séance du jour en fonction de ce qui s’est passé à la précédente. Donc il y a des trucs ici qui ne sont plus valides. Allez voir “DLCV2 | Tadaaaam !”. Présentation Bonjour, bonjour ! Aujourd’hui, plusieurs objectifs : finir le dataset ; faire le split train/val/test ; développer une application de détection et visualisation dans un flux vidéo ; manipuler un apprentissage de YOLOv8.

December 12, 2023 Lire

DLCV 2ème édition | Présentation

🕺 Eeeeet zééé bartiiii pour la deuxième édition du cours de Deep Learning en 5-SDBD. L’année dernière a été un franc succès, alors j’ai hâte qu’on s’y remette cette année 😄 Objectifs pédagogiques L’objectif de ces séances de travaux pratiques est de toucher à toutes les étapes de l’ingénierie du deep learning, à savoir : l’acquisition et l’annotation de données, l’apprentissage de réseaux de convolution, l’évaluation des performances de la tâche apprise, la visualisation des résultats obtenus.

December 5, 2023 Lire

DLCV2.1 | All you need is data

Ce sujet est déjà dépassé : je rédige le sujet de la séance du jour en fonction de ce qui s’est passé à la précédente. Donc il y a des trucs ici qui ne sont plus valides. Tout ce dont vous avez besoin pour entrainer un détecteur d’objets est d’avoir des données qui représentent ces objets. Et de les nettoyer (les données, pas les objets). Et de les trier. Et de les annoter.

December 5, 2023 Lire