Programme (contenu détaillé) :
Rappels sur les algorithmes d’optimisation dans un cadre non différentiable (FB et FISTA)
Introduction au transport optimal : application au transfert de style et de couleur.
Introduction à l’utilisation des VAE pour le débruitage et l’inpainting.
Méthodes Plug and Play et Algorithme Unrolling : application à la reconstruction d’images.
Modèles de diffusion et flow Matching.
A la fin de ce module, l'étudiant.e devra avoir compris et pourra expliquer (principaux concepts) : Modéliser d'un problème de traitement d'image sous forme de problème d'optimisation. Comprendre et savoir utiliser les différentes algorithmes d'optimisation convexe.
Comprendre les notions d'opérateurs proximaux, de vitesse de convergence d'algorithme.
Savoir utiliser des réseaux de neurones pour réaliser différentes tâches de traitement des images tels que le transfert de couleur et transfert de style, la déconvolution, l'inpainting, la génération d'images.
Comprendre l'intérêt du couplage entre les algorithmes d'optimisation et les réseaux de neurones
-Bases de l'algèbre linéaire.
-Principaux algorithmes et principes d'optimisation
-Notions élémentaires en probabilités et statistiques
-Bases en programmation
L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…
Crédits ECTS :
Nombre d’heures : 36.0
Annuaire
ENT
Rejoindre
les équipes
Marchés publics
INSA Toulouse
135 avenue de Rangueil
31077 Toulouse cedex 4
Tél : 05 61 55 95 13
Fax : 05 61 55 95 00
Dans un souci d'alléger le texte et sans aucune discrimination de genre, l'emploi du genre masculin est utilisé à titre épicène.