PFEBOUIDI

BOUIDI Abderrahmane

このアプリについて

コンピュータビジョンのコンテキストでの画像認識は、画像内のオブジェクト、場所、人物、書き込み、およびアクションを識別するソフトウェアの機能です。コンピューターは、マシンビジョン技術をカメラおよび人工知能ソフトウェアと組み合わせて使用​​して、画像認識を実現できます。
画像分類とは、視覚的なコンテンツに基づいて画像を分類できるコンピュータビジョンのプロセスを指します。たとえば、画像分類アルゴリズムは、画像に人物が含まれているかどうかを示すように設計できます。物体検出は人間にとっては些細なことですが、堅牢な画像分類はコンピュータビジョンアプリケーションにとって依然として課題です。
この研究の目的は、画像/ビデオデータなどの複雑なデータを処理するディープニューラルネットワークをより速く、より正確にするものを特定することです。最新の成功したニューラルネットワークアーキテクチャを調べて、最も効率的な（そして最も高速な）ものを特定します。画像分類のアーキテクチャ。また、このタイプのデータでどの最適化手法が最も効果的かを調査します。
私たちは、研究者が画像を分類することによって視覚認識において最近大きな一歩を踏み出した方法を理解し、ImageNetチャレンジで彼らがどのように信じられないほどの精度スコアを獲得したかを確認しようとしています。画像データなどの複雑なデータをより高速に処理する方法、このデータの過剰適合の問題を処理する方法、およびアーキテクチャのトレーニング時間を最小限に抑える方法を考慮に入れます。