Informations administratives
| Titre | Réseaux neuronaux convolutionnels et transformateurs pour les images |
| Durée | 60 |
| Module | B |
| Type de leçon | Tutoriel |
| Focus | Technique — Deep Learning |
| Sujet | Réseaux neuronaux |
Mots-clés
Réseaux neuronaux convolutionnels,Réseaux transformateurs, Vision de l’ordinateur,
Objectifs d’apprentissage
- Mise en œuvre et formation d’un CNN et d’un Transformer pour un problème de vision par ordinateur à partir de zéro
- Comparaison des performances des deux modèles
Préparation prévue
Événements d’apprentissage à compléter avant
Obligatoire pour les étudiants
Optionnel pour les étudiants
Aucun.
Références et antécédents pour les étudiants
Aucun.
Recommandé pour les enseignants
Aucun.
Matériel de leçon
Instructions pour les enseignants
Ici, l’objectif est de montrer les étapes de mise en œuvre du réseau de transformateurs pour les images. Nous implémentons également un CNN de base avec un nombre similaire de paramètres formables, de sorte que nous pouvons comparer les performances du CNN au modèle ViT.
Esquisse
| Durée (min) | Description |
|---|---|
| 15 | Formation d’un simple réseau neuronal convolutionnel |
| 35 | Formation d’un réseau neuronal de transformateur de vision (ViT) |
| 10 | Comparaison des performances des deux approches différentes |
Remerciements
Le programme de master IA centré sur l’humain a été cofinancé par le mécanisme pour l’interconnexion en Europe de l’Union européenne dans le cadre de la subvention CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.