Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Réseau de Neurones Convolutif (CNN)
Architecture de deep learning spécialisée dans le traitement de données maillées comme les images, utilisant des couches de convolution, de pooling et des couches entièrement connectées pour apprendre des hiérarchies de caractéristiques.
Filtre (ou Noyau)
Petite matrice de poids apprenables qui glisse sur l'entrée d'une couche de convolution pour détecter des motifs spécifiques comme les bords, les textures ou les formes.
Champ Réceptif (Receptive Field)
Région de l'image d'entrée qui influence un neurone particulier dans une couche donnée, augmentant de taille à mesure que l'on progresse dans les couches profondes du réseau.
Détection d'Objets
Tâche qui consiste à localiser et identifier un ou plusieurs objets dans une image, généralement en dessinant des boîtes englobantes (bounding boxes) autour d'eux et en leur associant une classe.
Architecture Encoder-Décodeur
Structure de réseau composée d'un chemin d'encodage qui réduit la dimensionnalité spatiale pour capturer le contexte, et d'un chemin de décodage qui l'augmente pour produire une sortie de même taille que l'entrée, utilisée pour la segmentation.
Réseau de Neurones à Capsules (CapsNet)
Alternative aux CNN qui organise les neurones en 'capsules' pour préserver la hiérarchie spatiale des caractéristiques, visant à mieux gérer les variations de pose et les rotations d'objets.
Vision par Ordinateur Géométrique
Branche de la vision par ordinateur qui se concentre sur l'inférence de propriétés 3D et de structures à partir d'images 2D, incluant des tâches comme la reconstruction 3D et l'estimation de la pose de la caméra.
Transformateur de Vision (Vision Transformer - ViT)
Architecture qui applique le mécanisme d'attention des transformateurs, initialement conçu pour le NLP, à des séquences de patches d'images, rivalisant avec les CNN sur les tâches de classification.